Deepseek-R1 on Deepseeki välja töötatud võimas mõttekäik, mis on näidanud muljetavaldavat jõudlust erinevates võrdlusalustes, konkureerides sageli tihedat OpenAi O1 mudeliga. Deepseek-R1 versioon, eriti selle parameetri suuruse ja konkreetsete ülesannete osas, millele see rakendatakse, võib mõjutada selle jõudlust teatud võrdlusalustel.
Matemaatika võrdlusalused
-AIME 2024 ja MATH-500: DeepSEEK-R1 paistab silma nendes matemaatika võrdlusalustes, kogudes AIME 2024 ja 97,3% Math-500-l 79,8%, ületades mõlemal juhul OpenAI O1-1217 veidi OpenAI O1-1217 [2] [5]. Nendes võrdlusaluste jõudlust mõjutab versioon vähem tõenäoline, kuna DeepSEEK-R1 tugevus matemaatilistes mõttekäikudes on erinevate versioonide osas järjekindel.
Kodeerimise võrdlusalused
-Kontrollitud Codeforces ja SWE-pink: Kuigi OpenAI O1 viib 96,6% -lise protsentiiliga Codeforces, järgib Deepseek-R1 tähelepanelikult 96,3% protsentiiliga [5]. SWE-pink kontrollitud DeepSEEK-R1 edestab veidi OpenAI O1 [5]. Vergeldamine võib mõjutada kodeerimisülesannete kiirust ja tõhusust, kuid versioonide põhimõte on nendes võrdlusalustes minimaalne.
Üldised teadmiste võrdlusalused
-GPQA Diamond ja MMLU: OpenAi O1-1217-l on sügav-R1-ga kerge serv, nagu näiteks GPQA Diamond ja MMLU [5]. Versioon võib mõjutada mudeli võimet käsitleda erinevaid faktilisi küsimusi, kuid erinevus pole üldiselt drastiline.
versioonide mõju
Deepseek-R1, eriti vähem parameetritega "destilleeritud" versioonide versioon (vahemikus 1,5 miljardini kuni 70 miljardit), võib jõudlust märkimisväärselt mõjutada kiiruse ja tõhususe, mitte täpsuse osas. Väiksemad versioonid võivad töötada vähem võimsal riistvaral, kuid võivad tekitada liigset väljundit, mis viib aeglasema töötlemisaega võrreldes suuremate mudelitega nagu OpenAI O1 [4]. Põhiliste põhjendusvõimalused on aga erinevate versioonide osas siiski kindel.
Turva- ja tõhususe kaalutlused
-Mõtleva ahela mõttekäik: DeepSEEK-R1-i mõtlemise ahel (COT) mõttekäik võib põhjustada teabe leke ja ebatõhususe, muutes selle teatud rakenduste jaoks vähem sobivaks ilma hoolika hindamiseta [3]. See aspekt on pigem seotud mudeli arhitektuuri kui versiooniga, kuid rõhutab vajadust ettevaatliku juurutamise järele.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi versioon mõjutab DeepSEEK-R1 tõhusust ja riistvara nõudeid, mõjutab selle jõudlust konkreetsetes võrdlusalustes nagu matemaatika ja kodeerimine vähem versioonis. Kuid mudeli arhitektuuri ja turvalisuse kaalutlused on selle juurutamise ja kasutamise kriitilised tegurid.
Tsitaadid:
]
]
]
]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02523
]
]