Чаще всего я отдаю предпочтение ChatGPT, но иногда он просто не справляется. DeepSeek зарекомендовал себя как мощная модель, способная напрямую конкурировать с ChatGPT и даже превосходить его по многим ключевым задачам. Когда дело касается обработки естественного языка, анализа данных, создания контента и машинного перевода, DeepSeek обеспечивает выдающуюся производительность.
4. Решайте математические задачи
Чат-боты на основе искусственного интеллекта, такие как DeepSeek и ChatGPT, являются популярными платформами, к которым люди обращаются за помощью и для решения математических задач. DeepSeek использует свою модель R1 для задач логического обоснования, в то время как ChatGPT предлагает модель OpenAI o3-mini (низкая/средняя) для пользователей бесплатного уровня и o3-mini (высокая) для пользователей Plus с ограничением в 50 входных данных в день.
После тестирования десятков сложных задач GMAT (Graduate Management Admission Test) на DeepSeek и ChatGPT (в качестве бесплатного пользователя) они оба дали правильные ответы на все задачи.
Хотя этот тест не был полностью всеобъемлющим, я бы сказал, что обе модели достаточно хороши для решения распространенных математических задач, и вам, вероятно, будет сложно найти задачу, которую не смогут решить обе модели.
Однако я все же предпочитаю использовать DeepSeek, а не ChatGPT, поскольку он набрал более высокие баллы в обоих случаях. Тесты AIME Math 2024 и Codeforces. Серия мыслей DeepSeek также дает больше информации о том, как решать проблемы, что позволяет мне лучше понимать и обучаться тому, как решать подобные проблемы в будущем.
Если вы являетесь пользователем ChatGPT Plus, DeepSeek все равно может быть лучшим вариантом, поскольку он не будет использовать вашу долю входных данных o3-mini (high), обеспечит лучшую последовательность мыслей и, вероятно, по-прежнему решит ваши математические задачи, если только они не являются теоретическими.
3. Отладка и создание кода
Другими популярными приложениями, где используются DeepSeek и ChatGPT, являются программирование и отладка. Как мы уже упоминали ранее, модель DeepSeek R1 набирает более высокие баллы, чем модели OpenAI o3-mini (низкие/средние) в тесте Codeforces, что действительно является веской причиной использовать DeepSeek вместо ChatGPT. Эффективная отладка и кодирование являются ключевыми особенностями чат-ботов, повышающими производительность и сокращающими время разработки программного обеспечения.
Чтобы увидеть, как это можно использовать в реальных условиях, я попросил обоих чат-ботов написать игру «Змейка» с использованием HTML5, CSS и JavaScript. После исправления еще нескольких ошибок мне наконец удалось заставить обоих чат-ботов создать работающую игру «Змейка». В этом примере показано, как эти инструменты могут генерировать функциональный код, упрощая процесс разработки для разработчиков.
Я заметил, что DeepSeek требует немного меньше подсказок для устранения проблем. Но это ничего не дало, поскольку после двух дополнительных подсказок игра «Змейка» от ChatGPT заработала безупречно. Однако разница заключалась в том, что игра «Змейка» от DeepSeek была более отточенной и имела больше функций, чем та, что была у ChatGPT. Эти дополнительные функции демонстрируют способность DeepSeek понимать требования пользователей и предлагать более комплексные программные решения.
Таким образом, хотя обе модели ИИ показали очень схожие результаты в бенчмарках, DeepSeek R1, по-видимому, предлагает больше ориентиров в отношении того, какой код, по его мнению, может быть нужен пользователю. Это можно объяснить улучшениями в алгоритмах DeepSeek, которые позволяют ему лучше понимать контекст запроса.
По этой причине некоторые могут предпочесть ChatGPT, но я бы сказал, что большинство людей, создающих код с помощью чат-ботов, скорее всего, студенты и младшие инженеры, ищущие помощи. Поэтому предоставление дополнительных функций, которые вы обычно найдете в похожих фрагментах кода, станет дополнительным преимуществом и веской причиной продолжить использование DeepSeek. Эти дополнительные функции могут помочь пользователям освоить новые методы программирования и улучшить свои навыки разработки программного обеспечения.
2. Анализ данных
Преимущество DeepSeek в анализе данных заключается в использовании структуры модели «Смесь экспертов» (MoE). Такая конструкция позволяет модели динамически распределять определенные подмножества своих параметров («экспертов») по различным задачам, оптимизируя вычислительные ресурсы и повышая эффективность обработки. Такая архитектура позволяет DeepSeek эффективно обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.
В этом примере я предоставил DeepSeek и ChatGPT стартовый файл, который я использовал для заполнения базы данных для внутреннего тестирования. Затем я попросил обоих чат-ботов проанализировать потенциальные тенденции на основе предоставленного мной профиля. DeepSeek смог предоставить мне ценную информацию, такую как распределение цен, уровень запасов, пиковая и недавняя активность, популярность групп и т. д.
ChatGPT, напротив, больше заботился о качестве информации в файле. Затем он приступил к даче советов о том, как проводить анализ данных, вместо того чтобы приступить к его фактическому применению. Я даже несколько раз пытался попросить его просмотреть тенденции распределения цен, уровни запасов, пиковую активность и недавнюю активность (тенденции, которые DeepSeek уже обнаружил), но вместо этого мне постоянно давали инструкции.
Вот тут-то и возникает необходимость найти подходящий инструмент ИИ для решения конкретной задачи. В то время как бесплатные модели o3-mini от ChatGPT могут быть более эффективны в разговорной и творческой работе, модель R1 от DeepSeek специально разработана для аналитических рабочих нагрузок.
1. Обработка структурированных данных
Эффективность DeepSeek в обработке структурированных данных отличает его от общих моделей ИИ, таких как ChatGPT. Структурированные данные, такие как файлы JSON, XML и записи баз данных, требуют тщательного анализа и интерпретации. Структурированная обработка данных — это процесс преобразования данных из необработанного вида в структурированную форму, которую может использовать компьютер. Структурированные типы данных включают базы данных, электронные таблицы и XML-файлы.
Хотя DeepSeek набрал более низкие баллы по результатам тестов GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), это не имеет большого значения по сравнению со способностью DeepSeek выполнять рассуждения и делать выводы, особенно при работе со структурированными данными.
В этом тесте я предоставил обоим чат-ботам неправильно настроенную базу данных для правильной обработки и организации.
DeepSeek выдал мне табличные результаты, которые в точности соответствовали тому, как должна выглядеть база данных, в то время как ChatGPT, похоже, испытывал трудности и выдал мне только раздел категорий базы данных, забыв обо всем остальном. Этот тест демонстрирует способность DeepSeek эффективно обрабатывать структурированные данные.
Комментарии закрыты.