มีเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะหรือไม่ที่การกำหนดเวอร์ชันส่งผลกระทบต่อ Deepseek-R1 อย่างมีนัยสำคัญมากกว่า

เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์

-AIME 2024 และ MATH-500: DEEPSEEK-R1 เก่งในมาตรฐานคณิตศาสตร์เหล่านี้ให้คะแนน 79.8% สำหรับ AIME 2024 และ 97.3% สำหรับ MATH-500 ซึ่งสูงกว่า OpenAI O1-1217 เล็กน้อยในทั้งสองกรณี [2] [5] ประสิทธิภาพในมาตรฐานเหล่านี้มีโอกาสน้อยที่จะได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญจากการกำหนดเวอร์ชันเนื่องจากความแข็งแกร่งของ Deepseek-R1 ในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์นั้นสอดคล้องกันในเวอร์ชันที่แตกต่างกัน

มาตรฐานการเข้ารหัส

-CodeForces และ SWE-bench ตรวจสอบ: ในขณะที่ OpenAI O1 เป็นผู้นำใน CodeForces ที่มีเปอร์เซ็นไทล์ 96.6%, Deepseek-R1 ตามมาอย่างใกล้ชิดด้วยเปอร์เซ็นไทล์ 96.3% [5] ใน SWE-BENCH ตรวจสอบแล้ว DEEPSEEK-R1 มีประสิทธิภาพสูงกว่า OpenAI O1 เล็กน้อย [5] การกำหนดเวอร์ชันอาจส่งผลต่อความเร็วและประสิทธิภาพของงานการเข้ารหัส แต่ความแตกต่างของประสิทธิภาพหลักระหว่างรุ่นนั้นน้อยที่สุดในมาตรฐานเหล่านี้

มาตรฐานความรู้ทั่วไป

-GPQA Diamond และ MMLU: OpenAI O1-1217 มีขอบเล็กน้อยเหนือ Deepseek-R1 ในงานการใช้เหตุผลจริงเช่น GPQA Diamond และ MMLU [5] การกำหนดเวอร์ชันอาจส่งผลกระทบต่อความสามารถของโมเดลในการจัดการกับคำถามจริงที่หลากหลาย แต่ความแตกต่างโดยทั่วไปไม่รุนแรง

ผลกระทบของการกำหนดเวอร์ชัน

การกำหนดเวอร์ชันของ Deepseek-R1 โดยเฉพาะรุ่น "กลั่น" ที่มีพารามิเตอร์น้อยลง (ตั้งแต่ 1.5 พันล้านถึง 70 พันล้าน) สามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในแง่ของความเร็วและประสิทธิภาพมากกว่าความแม่นยำ รุ่นที่เล็กกว่าสามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า แต่อาจสร้างเอาต์พุตมากเกินไปนำไปสู่เวลาในการประมวลผลที่ช้ากว่าเมื่อเทียบกับรุ่นที่ใหญ่กว่าเช่น OpenAI O1 [4] อย่างไรก็ตามความสามารถในการใช้เหตุผลหลักยังคงแข็งแกร่งในเวอร์ชันที่แตกต่างกัน

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพ

-การใช้เหตุผลที่ใช้ความคิด: การใช้เหตุผลโซ่ของ Deepseek-R1 (COT) ของ Deepseek-R1 สามารถนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลและความไร้ประสิทธิภาพทำให้ไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานบางอย่างโดยไม่ต้องประเมินอย่างระมัดระวัง [3] แง่มุมนี้เกี่ยวข้องกับสถาปัตยกรรมของโมเดลมากกว่าการกำหนดเวอร์ชัน แต่เน้นถึงความจำเป็นในการปรับใช้อย่างระมัดระวัง

โดยสรุปในขณะที่การกำหนดเวอร์ชันมีผลต่อประสิทธิภาพและข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์ของ Deepseek-R1 ประสิทธิภาพของมันในการวัดประสิทธิภาพเฉพาะเช่นคณิตศาสตร์และการเข้ารหัสจะได้รับผลกระทบน้อยลงโดยการกำหนดเวอร์ชัน อย่างไรก็ตามสถาปัตยกรรมและการพิจารณาความปลอดภัยของโมเดลเป็นปัจจัยสำคัญในการปรับใช้และการใช้งาน

การอ้างอิง:
[1] https://techcrunch.com/2025/01/27/deepseek-claims-its-reasoning-model-beats-openais-o1-on-on-certain-benchmarks/
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[3] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02523
[7] https://dev.to/ocodista/deepseek-r1-7bs-performance-on-a-developers-macbook-3mg2
[8] https://www.ignorance.ai/p/r1-is-reasoning-for-the-masses