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2025-2-5 08:46:09에 게시됨
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딥시크-R1
개봉 시기: 2025/01/20
기능: 코드 생성 및 수학 문제를 위해 설계되었으며, 매우 빠르고 정확하여 기술적 요구사항을 신속히 구현해야 하는 시나리오에 이상적입니다. 현재 AI 대형 모델 분야에서 가장 뜨거운 방향으로 자리 잡은 벤치마크 OpenAI o1은 가장 최첨단 연구 자원을 대표합니다.
적용 대상: 프로그래머, 개발자, 과학 및 공학 전공 학생들.
응용 시나리오: 코드 작성, 수학 문제 해결, 알고리즘 최적화.
참조:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
딥시크-V3
게시 시간: 2024/12/26
기능: 일반 상식 퀴즈, 텍스트 작성 및 학습 보조 도구에 적합하며, 범위가 넓으나 전문성은 다소 약합니다. 벤치마크는 GPT4o로, 대형 모델의 가장 근본적인 일반 지능을 대표합니다.
적용 대상 인물: 학생, 창작자, 일상적인 지식 탐구자.
적용 시나리오: 기사 작성, 자료 찾기, 새로운 개념 배우기.
참조:하이퍼링크 로그인이 보입니다.
요약
| | | | 전통적인 훈련 방식을 사용하여 주로 방대한 데이터를 활용해 학습합니다. | 지속적인 실험과 개선을 통해 모델이 역량을 향상시킬 수 있도록 강화 학습 방식을 활용하세요. | | 일반적인 업무에서는 잘하지만 깊이 있는 사고가 필요한 문제는 제한될 수 있습니다. | 수학, 코드, 논리적 추론과 같이 깊이 있는 사고가 필요한 과제에서 뛰어나세요. | | | 완전 오픈 소스로, 누구나 무료로 사용하고 개선할 수 있습니다. | | | 수학적 검사에서는 정확도가 77.5%에 달해 다른 주요 모델들과 비교할 만합니다. | | 생성된 콘텐츠는 보통 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다. | 초기 버전은 여러 언어가 혼합되었을 수 있지만, 이후 개선으로 생성된 콘텐츠가 더 읽기 쉬워졌습니다. |
- 훈련 방법:자전거 타는 법을 배우고 있다고 상상해 보세요. DeepSeek-V3는 자전거 타는 법에 관한 많은 책을 읽으며 배우는 것과 같고, DeepSeek-R1은 끊임없이 연습하고 넘어지고 일어나면서 자전거를 배우는 것입니다.
- 추론 능력:복잡한 수학 문제가 주어지면, DeepSeek-R1은 깊이 사고하는 반 친구처럼 단계별로 답을 도출할 수 있는 반면, DeepSeek-V3는 간단한 계산 문제에 더 능숙할 수 있습니다.
- 오픈 소스:DeepSeek-R1은 누구나 자신의 취향에 따라 보고 사용하며 개선할 수 있는 공공 요리책과 같지만, DeepSeek-V3의 레시피는 일부 사람들만 볼 수 있습니다.
- 공연:수학 시험에서 DeepSeek-R1은 77.5점을 받아 다른 상위 학생들과 동등한 성적을 기록했습니다.
- 가독성:초기에는 DeepSeek-R1이 여러 언어로 기사를 작성했지만, 이제는 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 기사를 작성할 수 있도록 개선되었습니다.
Deepseek V3와 Deepseek R1의 차이점은, R1은 자기 추론과 성찰을 수행하며 오랜 생각 후에 답을 주는 반면, Deepseek V3는 빠르게 답을 주고 오랫동안 생각하지 않는다는 점입니다. 현재 대부분의 실험은 오랜 시간 생각한 후 모델의 출력이 더 좋지만, 시간이 더 많이 소요되고 때로는 과도한 사고도 수행된다는 것을 보여줍니다. |
이전의:딥러닝의 일반적인 모델(.pt, . onnx) 파일 형식다음:【AI】(3) 텐센트 클라우드, HAI 튜토리얼이 포함된 DeepSeek-R1 배포
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집주인|
2025-2-5 09:47:07에 게시됨
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