DeepSeek-R1
Χρόνος κυκλοφορίας: 2025/01/20
Χαρακτηριστικά: Σχεδιασμένο για δημιουργία κώδικα και μαθηματικά προβλήματα, είναι εξαιρετικά γρήγορο και ακριβές, καθιστώντας το ιδανικό για σενάρια που απαιτούν ταχεία εφαρμογή τεχνικών απαιτήσεων. Σημείο αναφοράς Το OpenAI o1, το οποίο είναι πλέον η πιο καυτή κατεύθυνση στον τομέα των μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, αντιπροσωπεύει τα πιο προηγμένα ερευνητικά αποθέματα.
Κατάλληλα άτομα: προγραμματιστές, προγραμματιστές, φοιτητές επιστήμης και μηχανικής.
Σενάρια εφαρμογής: Συγγραφή κώδικα, επίλυση μαθηματικών προβλημάτων και βελτιστοποίηση αλγορίθμων.
Αναφορά:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
DeepSeek-V3
Ώρα δημοσίευσης: 26/12/2024
Χαρακτηριστικά: Κατάλληλο για κουίζ γενικών γνώσεων, δημιουργία κειμένου και βοηθήματα εκμάθησης, με ευρεία κάλυψη αλλά ελαφρώς ασθενέστερο επαγγελματισμό. Το σημείο αναφοράς είναι το GPT4o, το οποίο αντιπροσωπεύει την πιο θεμελιώδη γενική νοημοσύνη των μεγάλων μοντέλων.
Κατάλληλα άτομα: μαθητές, δημιουργοί, καθημερινοί ερευνητές γνώσης.
Σενάρια εφαρμογής: Γράψτε άρθρα, βρείτε υλικό, μάθετε νέες έννοιες.
Αναφορά:Η σύνδεση με υπερσύνδεσμο είναι ορατή.
περίληψη
| | | | Χρησιμοποιώντας παραδοσιακές μεθόδους εκπαίδευσης, βασίζεται κυρίως σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων για εκμάθηση. | Χρησιμοποιήστε μια προσέγγιση ενισχυτικής μάθησης που επιτρέπει στο μοντέλο να βελτιώσει τις δυνατότητές του μέσω συνεχούς πειραματισμού και βελτίωσης. | | Αποδώστε καλά σε γενικές εργασίες, αλλά μπορεί να είστε περιορισμένοι σε θέματα που απαιτούν βαθιά σκέψη. | Excel σε εργασίες που απαιτούν βαθιά σκέψη, όπως μαθηματικά, κώδικας και λογικός συλλογισμός. | Κατάσταση ανοιχτού κώδικα | Μπορεί να υπάρχουν κάποιοι περιορισμοί. | Εντελώς ανοιχτού κώδικα, ο καθένας μπορεί να το χρησιμοποιήσει και να το βελτιώσει δωρεάν. | | Απέδωσε καλά σε ορισμένες εργασίες. | Στις μαθηματικές δοκιμές, το ποσοστό ακρίβειας έφτασε το 77,5%, το οποίο είναι συγκρίσιμο με άλλα κορυφαία μοντέλα. | | Το περιεχόμενο που δημιουργείται είναι συνήθως εύκολο να διαβαστεί και να κατανοηθεί. | Οι πρώτες εκδόσεις μπορεί να αναμείγνυαν πολλές γλώσσες, αλλά αργότερα με βελτιώσεις, το περιεχόμενο που δημιουργήθηκε έγινε πιο ευανάγνωστο. |
- Μέθοδος εκπαίδευσης:Φανταστείτε ότι μαθαίνετε να οδηγείτε ποδήλατο. Το DeepSeek-V3 είναι σαν να μαθαίνεις διαβάζοντας πολλά βιβλία για το πώς να οδηγείς ποδήλατο, ενώ το DeepSeek-R1 μαθαίνει να οδηγείς ποδήλατο κάνοντας συνεχώς εξάσκηση, πέφτοντας και σηκώνοντας.
- Ικανότητα συλλογισμού:Εάν σας δοθεί ένα σύνθετο μαθηματικό πρόβλημα, το DeepSeek-R1 είναι σαν ένας συμμαθητής που είναι καλός στη βαθιά σκέψη, ικανός να εξάγει απαντήσεις βήμα προς βήμα, ενώ το DeepSeek-V3 μπορεί να είναι καλύτερο σε απλά προβλήματα υπολογισμού.
- Ανοικτού:Το DeepSeek-R1 είναι σαν ένα δημόσιο βιβλίο μαγειρικής που ο καθένας μπορεί να δει, να χρησιμοποιήσει και να βελτιώσει ανάλογα με το γούστο του, ενώ οι συνταγές του DeepSeek-V3 μπορεί να είναι ορατές μόνο σε μερικούς ανθρώπους.
- Εκτέλεση:Σε μια εξέταση μαθηματικών, το DeepSeek-R1 σημείωσε 77.5 βαθμούς, που είναι στο ίδιο επίπεδο με άλλους κορυφαίους μαθητές.
- Αναγνωσιμότητα:Αρχικά, το DeepSeek-R1 μπορεί να έγραφε άρθρα σε συνδυασμό πολλών γλωσσών, αλλά έχει βελτιωθεί ώστε τώρα να γράφει άρθρα που είναι πιο ευανάγνωστα και κατανοητά.
Η διαφορά μεταξύ του Deepseek V3 και του Deepseek R1 είναι ότι ένα R1 θα διεξάγει αυτοσυλλογισμό και προβληματισμό και θα σας δώσει μια απάντηση μετά από μια μακρά σκέψη, ενώ το Deepseek V3 μπορεί να σας δώσει μια απάντηση γρήγορα και δεν θα σκεφτεί για μεγάλο χρονικό διάστημα. Προς το παρόν, τα περισσότερα πειράματα δείχνουν ότι η έξοδος του μοντέλου μετά από μακρά σκέψη είναι καλύτερη, αλλά είναι επίσης πιο χρονοβόρα και μερικές φορές εκτελείται και υπερβολική σκέψη. |
Δημοσιεύτηκε στις 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Σπιτονοικοκύρης|
Δημοσιεύτηκε στις 2025-2-5 09:47:07
|
