DeepSeek vs ChatGPT в чем отличие, разбираем простыми словами
Всем привет! Меня зовут Константин Финк, я предприниматель с опытом более 15 лет (производственный бизнес). Последние 3 года активно занимаюсь внедрением ИИ в бизнес процессы компании. Сейчас основное направление это аутстаф ИТ специалистов. Если у вас есть задачи по ИТ, обращайтесь.
Шум вокруг DeepSeek продолжает нарастать, и многие задаются вопросом: чем же он принципиально отличается от ChatGPT? Действительно ли он настолько эффективен? Давайте разберемся в деталях.
Архитектура: оптимизация DeepSeek R1
DeepSeek R1 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), которая разделяет модель на 256 независимых модулей-«экспертов». Каждый из них специализируется на решении определенных задач. Например, один модуль может быть экспертом в математике, другой — в лингвистике, третий — в программировании. При обработке запроса система активирует только 8 наиболее подходящих экспертов из 256. Это дает два ключевых преимущества:
- Экономия ресурсов: вместо задействования всех параметров модели одновременно, используются только те, которые необходимы для конкретной задачи, что снижает вычислительную нагрузку.
- Повышение точности: эксперты сосредоточены на своей области, что делает обработку запросов более качественной.
В отличие от этого, ChatGPT работает как единая структура, активируя все свои 175 миллиардов параметров для любого запроса. Это универсальный подход, но он требует значительных вычислительных ресурсов, даже для простых задач, где такие мощности избыточны.
Обучение: минимизация затрат
DeepSeek R1 полностью исключает этап предварительного обучения на больших текстах, который характерен для ChatGPT. Вместо этого модель сразу переходит к обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). В рамках этого подхода система пробует решать задачи, получает «награды» за правильные ответы и корректирует ошибки. Это ускоряет процесс и делает обучение более эффективным. Например, DeepSeek обучают программированию не на миллиардах строк кода, а на реальных задачах: «написал правильный код — получил награду».
ChatGPT, напротив, проходит два этапа обучения:
- Предварительное обучение на огромных объемах текстов из интернета для понимания языка.
- Настройка через RLHF (обучение с подкреплением с обратной связью от человека), где люди оценивают и корректируют ответы модели.
Это делает ChatGPT универсальным, но значительно увеличивает стоимость и длительность обучения.
Длина контекста: объем обрабатываемой информации
DeepSeek R1 поддерживает длину контекста до 128 тысяч токенов. Это позволяет модели анализировать большие объемы данных, такие как технические документы, книги или длинные инструкции, без необходимости разбивать их на части. Преимущество заключается в том, что модель понимает весь текст целиком и сохраняет логику в продолжительных обсуждениях.
ChatGPT ограничен 8 тысячами токенов, что подходит для большинства задач, но недостаточно для работы с большими текстами. Например, при анализе длинного документа модель может потерять часть контекста, если объем превышает лимит.
Экономичность: стоимость разработки и обслуживания
- DeepSeek R1:Стоимость обучения: $5,6 млн.Время обучения: 2 месяца.Экономия достигается за счет активации только необходимых частей модели (до 8 экспертов) и использования RL вместо длительного предварительного обучения.
- ChatGPT:Стоимость обучения: сотни миллионов долларов.Время обучения: более 6 месяцев.Высокие затраты обусловлены обучением всей модели на огромных объемах данных и последующей настройкой через RLHF.
Производительность: точность и специализация
DeepSeek R1 демонстрирует выдающиеся результаты в узкоспециализированных задачах благодаря своим экспертам:
- Математика: точность 97,3%.
- Программирование: превосходит 96% участников-людей.
ChatGPT, будучи универсальным, силен в генерации текста и понимании широкого контекста, но может уступать DeepSeek в специализированных тестах, таких как программирование.
Главное преимущество DeepSeek R1
Ключевое отличие DeepSeek R1 — его модульность и адаптивность. Модель работает точечно, активируя только те части, которые необходимы для текущей задачи, и обучается быстрее и дешевле за счет отказа от предварительного этапа обучения.
ChatGPT, напротив, стремится быть универсальным, но это делает его более тяжелым и дорогим в использовании.
Таким образом, DeepSeek R1 предлагает новый подход к созданию искусственного интеллекта, который может стать серьезным конкурентом для существующих решений.
А вы за какую нейросеть?
Мои социальные сети
Телеграм: @Fink_GPT
Телеграм-канал: Нейросети с Финком
Запрещеннограм: fink_gpt