Deepseek V3 Exploration: Das Open-Source-KI-Modell, das Claude übertrifft

2024-01-15

Sehen Sie sich die vollständige Analyse an: Deepseek V3: Top Performing Open Source AI Model BEATS Claude!

Einführung & Merkmale

• Version: Deepseek V3
• Leistung: 3x schneller als V2
• APA-Kompatibilität: Vollständig
• Open-Source-Modell: Auf Augenhöhe mit Claude 3.5 Sonnet, übertrifft Claude 30 Sonnet
• Modellgröße: 67.1B Mixture of Experts Modell, 37B aktive Parameter
• Trainingsdaten: 14 Billionen hochwertige Tokens
• Kosteneffizienz: Einer der niedrigsten Kosten, besonders vor dem 8. Februar

Leistungsvergleich

• Mathematik-Benchmark: DeepSeek erzielt 90 Punkte und übertrifft damit GPT-40 mit 74.6
• Sprachverständnis: DeepSeek glänzt in mehreren Benchmark-Tests

Architektur & Technologie

• Basisarchitektur: Transformer-Blöcke, Mixture of Experts (MoE)
• Aufmerksamkeitsmechanismus: Multi-Head Latent Attention, unterstützt 128.000 Tokens
• Erinnerungsvermögen: Kann jedes Bit an Information in langen Sequenzen behalten

Programmiertests

• Python-Tests: Anspruchsvolle Probleme einschließlich Einheitsmatrix-Generierung, LCM, Faray-Sequenz und EKG-Sequenz
• JavaScript-Tests: Fortgeschrittene Herausforderungen wie das Josephus-Problem
• Ergebnisse: DeepSeek schneidet in Experten-Level-Tests hervorragend ab, behebt Fehler und besteht die meisten Herausforderungen

Logik- & Denktests

• Logikprobleme: Wie das Zählen der Anzahl von "O"s in "strawberry"
• Schlussfolgerungsfähigkeit: Löst erfolgreich eine Reihe logischer Probleme

Autonome Verhaltenstests

• Agentenverhalten: Getestet mit dem Praise AI-Paket
• Aufgabenbeispiel: Erstellen eines Filmscripts über eine verlorene Katze
• Ergebnisse: Agenten arbeiten kollaborativ, nutzen Suchtools und erledigen Aufgaben

Irreführungstests

• Szenariotest: Runway-Trolley-Problem
• Ergebnisse: DeepSeek zeigt Grenzen bei der Handhabung moralischer Urteile

Zusammenfassung

• Deepseek V3 erreicht das Niveau von Claude 3.5 Sonnet und übertrifft es in bestimmten Benchmarks
• Open Source, kosteneffizient und exzellent in Experten-Level-Programmier- und Logiktests
• Gute Fähigkeiten im autonomen Verhalten, steht aber bei Irreführungstests vor Herausforderungen

Handlungsaufforderung

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• Andere Videos ansehen: Über die Veröffentlichung von OpenAIs Reason L-Modell