DeepSeek-R1
Czas wydania: 2025/01/20
Funkcje: Zaprojektowany do generowania kodu i zadań matematycznych, jest niezwykle szybki i precyzyjny, co czyni go idealnym w sytuacjach wymagających szybkiej realizacji wymagań technicznych. Benchmark OpenAI o1, obecnie najgorętszy kierunek w dziedzinie dużych modeli AI, stanowi najbardziej nowoczesne zasoby badawcze.
Osoby odpowiednie do pracy: programiści, programiści, studenci nauk ścisłych i inżynierii.
Scenariusze zastosowań: pisanie kodu, rozwiązywanie problemów matematycznych oraz optymalizacja algorytmów.
Odniesienie:Logowanie do linku jest widoczne.
DeepSeek-V3
Czas startu: 2024/12/26
Cechy: Nadaje się do quizów ogólnych, tworzenia tekstów i pomocy edukacyjnych, z szerokim zakresem, ale nieco słabszym profesjonalizmem. Benchmarkiem jest GPT4o, który reprezentuje najbardziej fundamentalną ogólną inteligencję dużych modeli.
Osoby przydatne: studenci, twórcy, codzienne pytania o wiedzę.
Scenariusze aplikacyjne: Pisz artykuły, szukaj materiałów, ucz się nowych koncepcji.
Odniesienie:Logowanie do linku jest widoczne.
streszczenie
| | | | Korzystając z tradycyjnych metod treningowych, opiera się głównie na dużych ilościach danych do nauki. | Stosuj podejście uczenia ze wzmocnieniem, które pozwala modelowi rozwijać jego możliwości poprzez ciągłe eksperymenty i doskonalenie. | | Dobrze radzić sobie z ogólnymi zadaniami, ale możesz być ograniczony w kwestiach wymagających głębokiego przemyślenia. | Świetnie radzi sobie z zadaniami wymagającymi głębokiego myślenia, takimi jak matematyka, kodowanie czy rozumowanie logiczne. | Sytuacja z otwartym oprogramowaniem | Mogą istnieć pewne ograniczenia. | Całkowicie open source, każdy może z niego korzystać i ulepszać go za darmo. | | Dobrze wypadłem w niektórych zadaniach. | W testach matematycznych wskaźnik dokładności osiągnął 77,5%, co jest porównywalne z innymi wiodącymi modelami. | | Generowane treści są zazwyczaj łatwe do przeczytania i zrozumienia. | Wczesne wersje mogły łączyć wiele języków, ale później, dzięki ulepszeniom, generowana treść stała się bardziej czytelna. |
- Metoda treningu:Wyobraź sobie, że uczysz się jeździć na rowerze. DeepSeek-V3 to jak nauka czytania wielu książek o jeździe na rowerze, podczas gdy DeepSeek-R1 to nauka jazdy na rowerze przez ciągłe ćwiczenia, upadki i wstanie.
- Umiejętność rozumowania:Jeśli dostaniesz złożone zadanie matematyczne, DeepSeek-R1 jest jak kolega z klasy, który dobrze myśli głęboko, potrafi wyciągać odpowiedzi krok po kroku, podczas gdy DeepSeek-V3 może lepiej radzić sobie z prostymi problemami obliczeniowymi.
- Oprogramowanie otwarte:DeepSeek-R1 to jak publiczna książka kucharska, którą każdy może przeglądać, używać i ulepszać według własnych upodobań, podczas gdy przepisy DeepSeek-V3 mogą być widoczne tylko dla niektórych osób.
- Wydajność:Na egzaminie z matematyki DeepSeek-R1 zdobył 77,5 punktu, co jest na równi z innymi najlepszymi uczniami.
- Czytelność:Początkowo DeepSeek-R1 mógł pisać artykuły w mieszance wielu języków, ale został ulepszony tak, że teraz pisze artykuły łatwiejsze do czytania i zrozumienia.
Różnica między Deepseek V3 a Deepseek R1 polega na tym, że R1 prowadzi samorozumowanie i refleksję oraz daje odpowiedź po długim namyśle, podczas gdy Deepseek V3 może szybko odpowiedzieć i nie myśli przez długi czas. Obecnie większość eksperymentów pokazuje, że efekt modelu po długim namyśle jest lepszy, ale jest też bardziej czasochłonny, a czasem stosuje się także nadmierne myślenie. |
Opublikowano 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Ziemianin|
Opublikowano 2025-2-5 09:47:07
|
