DeepSeek-R1
Ora di uscita: 2025/01/20
Caratteristiche: Progettato per la generazione di codice e problemi matematici, è estremamente veloce e accurato, rendendolo ideale per scenari che richiedono una rapida implementazione dei requisiti tecnici. Il benchmark OpenAI o1, che ora è la direzione più calda nel campo dei modelli di grandi dimensioni di IA, rappresenta le riserve di ricerca più all'avanguardia.
Persone idonee: programmatori, sviluppatori, studenti di scienze e ingegneria.
Scenari applicabili: scrivere codice, risolvere problemi matematici e ottimizzare algoritmi.
Riferimento:Il login del link ipertestuale è visibile.
DeepSeek-V3
Orario di pubblicazione: 2024/12/26
Caratteristiche: Adatto a quiz di cultura generale, creazione di testi e strumenti per l'apprendimento, con ampia copertura ma una professionalità leggermente inferiore. Il benchmark è GPT4o, che rappresenta l'intelligenza generale più fondamentale dei grandi modelli.
Persone pertinenti: studenti, creatori, domande quotidiane di conoscenza.
Scenari applicabili: Scrivi articoli, trova materiali, impara nuovi concetti.
Riferimento:Il login del link ipertestuale è visibile.
sommario
| | | | Utilizzando metodi di addestramento tradizionali, si basa principalmente su grandi quantità di dati per imparare. | Impiegare un approccio di apprendimento per rinforzo che consenta al modello di migliorare le proprie capacità attraverso continui esperimenti e miglioramenti. | | Svolgi buoni compiti generali, ma può essere limitato in questioni che richiedono un pensiero profondo. | Eccelle in compiti che richiedono un pensiero profondo, come matematica, codice e ragionamento logico. | | Potrebbero esserci alcune limitazioni. | Completamente open source, chiunque può usarlo e migliorarlo gratuitamente. | | Ho fatto bene in alcuni compiti. | Nei test matematici, il tasso di accuratezza ha raggiunto il 77,5%, paragonabile ad altri modelli leader. | | Il contenuto generato è solitamente facile da leggere e comprendere. | Le prime versioni potevano mescolare più lingue, ma successivamente, con i miglioramenti, il contenuto generato divenne più leggibile. |
- Metodo di addestramento:Immagina di imparare ad andare in bicicletta. DeepSeek-V3 è come imparare leggendo molti libri su come andare in bici, mentre DeepSeek-R1 è imparare ad andare in bici esercitandosi costantemente, cadendo e rialzandosi.
- Capacità di ragionamento:Se ti viene assegnato un problema matematico complesso, DeepSeek-R1 è come un compagno di classe bravo nel pensiero profondo, capace di derivare risposte passo dopo passo, mentre DeepSeek-V3 può essere migliore nei semplici problemi di calcolo.
- Open Source:DeepSeek-R1 è come un ricettario pubblico che chiunque può visualizzare, usare e migliorare secondo i propri gusti, mentre le ricette di DeepSeek-V3 potrebbero essere visibili solo a pochi.
- Prestazione:In un esame di matematica, DeepSeek-R1 ha ottenuto 77,5 punti, pari agli altri studenti migliori.
- Leggibilità:Inizialmente, DeepSeek-R1 poteva scrivere articoli in una combinazione di più lingue, ma è stato migliorato in modo che ora scriva articoli più facili da leggere e comprendere.
La differenza tra Deepseek V3 e Deepseek R1 è che un R1 condurrà auto-ragionamento e riflessione e ti darà una risposta dopo una lunga riflessione, mentre Deepseek V3 può darti una risposta rapidamente e non rifletterà a lungo. Attualmente, la maggior parte degli esperimenti mostra che il risultato del modello dopo una lunga riflessione è migliore, ma è anche più dispendioso in termini di tempo, e talvolta viene eseguito anche un pensiero eccessivo. |
Pubblicato il 5-2-2025 08:46:09
|
|
|
|
Padrone di casa|
Pubblicato il 5-2-2025 09:47:07
|
