DeepSeek-R1
Timp de lansare: 2025/01/20
Caracteristici: Conceput pentru generarea de cod și probleme matematice, este extrem de rapid și precis, fiind ideal pentru scenarii care necesită implementarea rapidă a cerințelor tehnice. Benchmark OpenAI o1, care este acum cea mai fierbinte direcție în domeniul modelelor mari AI, reprezintă cele mai avansate rezerve de cercetare.
Persoane potrivite: programatori, dezvoltatori, studenți la științe și inginerie.
Scenarii de aplicare: Scrierea codului, rezolvarea problemelor matematice și optimizarea algoritmilor.
Referință:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
DeepSeek-V3
Ora postării: 26.12.2024
Caracteristici: Potrivit pentru teste de cunoștințe generale, crearea de texte și mijloacele de învățare, cu acoperire largă, dar un profesionalism ușor mai slab. Reperul este GPT4o, care reprezintă cea mai fundamentală inteligență generală a modelelor mari.
Persoane relevante: studenți, creatori, întrebări zilnice despre cunoștințe.
Scenarii de aplicare: Scrie articole, găsește materiale, învață concepte noi.
Referință:Autentificarea cu hyperlink este vizibilă.
rezumat
| | | | Folosind metode tradiționale de antrenament, se bazează în principal pe cantități mari de date pentru a învăța. | Să folosească o abordare de învățare prin întărire care să permită modelului să-și îmbunătățească capabilitățile prin experimentare și îmbunătățire continuă. | Abilitatea de raționament | Performează bine la sarcini generale, dar poate fi limitat în aspecte care necesită gândire profundă. | Excelează în sarcini care necesită gândire profundă, cum ar fi matematica, codul și raționamentul logic. | | Pot exista unele limitări. | Complet open source, oricine îl poate folosi și îmbunătăți gratuit. | | Am avut performanțe bune la unele sarcini. | În testele matematice, rata de acuratețe a atins 77,5%, comparabilă cu alte modele de top. | | Conținutul generat este de obicei ușor de citit și de înțeles. | Versiunile timpurii ar fi putut amesteca mai multe limbi, dar ulterior, cu îmbunătățiri, conținutul generat a devenit mai ușor de citit. |
- Metoda de antrenament:Imaginează-ți că înveți să mergi pe bicicletă. DeepSeek-V3 este ca și cum ai învăța citind multe cărți despre cum să mergi pe bicicletă, în timp ce DeepSeek-R1 înseamnă să înveți să mergi pe bicicletă exersând, căzând și ridicându-te constant.
- Abilitate de raționament:Dacă primești o problemă matematică complexă, DeepSeek-R1 este ca un coleg bun la gândire profundă, capabil să derive răspunsuri pas cu pas, în timp ce DeepSeek-V3 poate fi mai bun la probleme simple de calcul.
- Sursă deschisă:DeepSeek-R1 este ca o carte de bucate publică pe care oricine o poate vizualiza, folosi și îmbunătăți după gust, în timp ce rețetele DeepSeek-V3 pot fi vizibile doar pentru unii oameni.
- Performanță:La un examen de matematică, DeepSeek-R1 a obținut 77,5 puncte, la nivelul celorlalți elevi de top.
- Lizibilitate:Inițial, DeepSeek-R1 putea scrie articole într-un amestec de mai multe limbi, dar a fost îmbunătățit astfel încât acum scrie articole mai ușor de citit și de înțeles.
Diferența dintre Deepseek V3 și Deepseek R1 este că un R1 va face auto-raționament și reflecție și îți va oferi un răspuns după o gândire îndelungată, în timp ce Deepseek V3 îți poate da un răspuns rapid și nu va gândi mult timp. În prezent, majoritatea experimentelor arată că rezultatul modelului după o gândire îndelungată este mai bun, dar este și mai consumator de timp, iar uneori se realizează și gândire excesivă. |
Postat la 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Proprietarul|
Postat la 2025-2-5 09:47:07
|
