Juhtivate tehisintellekti mudelite võrdlev analüüs: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 ja OpenAI GPT-4.5

Intelligentsete masinate tõus

Me elame tehisintellekti (AI) valdkonna enneolematu arengu ajastul. Suurte keelemudelite (LLM) arendamine on viimastel aastatel saavutanud kiiruse, mis on üllatanud paljusid eksperte ja vaatlejaid. Need keerukad tehisintellekti süsteemid ei ole enam pelgalt spetsiaalsete rakenduste tööriistad; need tungivad üha uutesse meie eluvaldkondadesse, muutes seda, kuidas me töötame, suhtleme ja mõistame meid ümbritsevat maailma.

Selle tehnoloogilise revolutsiooni esirinnas on kolm mudelit, mis tekitavad teadusringkondades ja kaugemalgi elevust: Google DeepMindi Gemini 2.0, DeepSeek AI DeepSeek ja OpenAI GPT-4.5. Need mudelid esindavad tehisintellekti uurimis- ja arendustegevuse praegust taset. Need demonstreerivad muljetavaldavaid võimeid laias valikus distsipliinides, alates loomuliku keele töötlemisest ja arvutikoodi genereerimisest kuni keeruka loogilise mõtlemise ja loomingulise sisu loomiseni.

See aruanne hõlmab nende kolme mudeli põhjalikku ja võrdlevat analüüsi, et uurida üksikasjalikult nende vastavaid tugevusi, nõrkusi ja rakendusvaldkondi. Eesmärk on luua sügav arusaam nende tipptasemel tehisintellekti süsteemide erinevustest ja sarnasustest ning pakkuda teadlikku alust nende potentsiaali ja piirangute hindamiseks. Seda tehes uurime lisaks tehnilistele kirjeldustele ja jõudlusandmetele ka nende mudelite kujundanud arendajate aluseks olevaid filosoofilisi ja strateegilisi lähenemisviise.

Sobib selleks:

• Tehisintellekti mudelid lihtsalt lahti seletatuna: mõistke tehisintellekti, keelemudelite ja arutluskäigu põhitõdesid

Tehisintellekti võistluse dünaamika: hiiglaste kolmepoolne lahing

Tehisintellekti valdkonnas on domineerimise nimel tihe konkurents ning seda domineerivad vähesed, kuid väga mõjukad tegijad. Google DeepMind, DeepSeek AI ja OpenAI pole lihtsalt tehnoloogiaettevõtted; nad on ka tehisintellekti innovatsiooni esirinnas olevad teadusasutused. Nende mudelid ei ole lihtsalt tooted, vaid ka nende vastavate visioonide ilmingud tehisintellekti tulevikust ja selle rollist ühiskonnas.

Google DeepMind, millel on sügavad juured teadusuuringutes ja tohutu arvutusvõimsus, püüab Gemini 2.0-ga rakendada mitmekülgset ja multimodaalset lähenemisviisi. Ettevõte näeb tehisintellekti tulevikku intelligentsete agentidena, mis on võimelised toime tulema keeruliste reaalmaailma ülesannetega, töödeldes ja genereerides sujuvalt erinevat tüüpi teavet – teksti, pilte, heli ja videot.

Hiinas asuv tärkav ettevõte DeepSeek AI on endale nime teinud DeepSeekiga, mis paistab silma oma märkimisväärse efektiivsuse, tugeva arutlusvõime ja avatud lähtekoodile pühendumise poolest. DeepSeek positsioneerib end tehisintellekti turul väljakutsujana, pakkudes võimsat, kuid samas kättesaadavat alternatiivi väljakujunenud hiiglaste mudelitele.

OpenAI, mis on tuntud ChatGPT ja GPT mudelipere poolest, on GPT-4.5-ga taas kord seadnud uue verstaposti vestluspõhise tehisintellekti arendamisel. OpenAI keskendub selliste mudelite loomisele, mis pole mitte ainult intelligentsed, vaid ka intuitiivsed, empaatilised ja võimelised inimestega sügavamal tasandil suhtlema. GPT-4.5 kehastab seda visiooni ja eesmärk on nihutada inimese ja masina vahelise suhtluse võimalikkuse piire.

Gemini 2.0: tehisintellekti mudelite perekond agentide ajastule

Gemini 2.0 ei ole lihtsalt üksik mudel, vaid terve tehisintellekti süsteemide perekond, mille Google DeepMind on välja töötanud tänapäevase tehisintellekti ökosüsteemi mitmekesiste vajaduste rahuldamiseks. See perekond hõlmab erinevaid variante, millest igaüks on kohandatud konkreetsetele rakendusvaldkondadele ja jõudlusnõuetele.

Sobib selleks:

• Uus: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modelli uuendus Kaksikute 2.0 Flash, Flash mõtlemise ja Pro kohta (eksperimentaalne)

Hiljutised arengud ja teadaanded (seisuga märts 2025): Kaksikute perekond kasvab

Google DeepMind tutvustas 2025. aasta jooksul pidevalt uusi Gemini 2.0 perekonna liikmeid, rõhutades oma ambitsioone tehisintellekti turul. Eriti tähelepanuväärne on Gemini 2.0 Flashi ja Gemini 2.0 Flash-Lite'i üldine kättesaadavus, mis on arendajatele positsioneeritud võimsate ja kulutõhusate valikutena.

Google ise kirjeldab Gemini 2.0 Flashi kui „tööhobuse” mudelit. See nimetus rõhutab selle tugevusi kiiruse, töökindluse ja mitmekülgsuse osas. See on loodud pakkuma suurt jõudlust madala latentsusega, mistõttu on see ideaalne rakenduste jaoks, kus kiire reageerimisaeg on kriitilise tähtsusega, näiteks vestlusrobotid, reaalajas tõlked või interaktiivsed rakendused.

Gemini 2.0 Flash-Lite seevastu on suunatud maksimaalsele kulutõhususele. See mudel on optimeeritud suure läbilaskevõimega rakenduste jaoks, kus madalad tegevuskulud päringu kohta on üliolulised, näiteks hulgiteksti töötlemine, automatiseeritud sisu modereerimine või tehisintellekti teenuste pakkumine ressursipiiranguga keskkondades.

Lisaks neile üldiselt saadaolevatele mudelitele on Google välja kuulutanud ka eksperimentaalsed versioonid, näiteks Gemini 2.0 Pro ja Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Need mudelid on alles arendusjärgus ja nende eesmärk on uurida tehisintellekti uuringute võimalikkuse piire ning koguda arendajatelt ja teadlastelt varajast tagasisidet.

Gemini 2.0 Pro-d peetakse perekonna võimsaimaks mudeliks, eriti kodeerimise ja maailma tundmise alal. Märkimisväärne omadus on selle äärmiselt pikk kontekstiaken, mis ulatub 2 miljoni tokenini. See tähendab, et Gemini 2.0 Pro on võimeline töötlema ja mõistma äärmiselt suuri tekstimahtusid, mistõttu on see ideaalne ülesannete jaoks, mis nõuavad keeruliste seoste sügavat mõistmist, näiteks ulatusliku dokumentatsiooni analüüsimine, keerukatele küsimustele vastamine või suurte tarkvaraprojektide koodi genereerimine.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental seevastu keskendub arutlusvõime parandamisele. See mudel suudab oma mõtteprotsessi selgesõnaliselt esitada, et parandada jõudlust ja suurendada tehisintellekti otsuste selgitatavust. See funktsioon on eriti oluline rakendusvaldkondades, kus tehisintellekti otsuste läbipaistvus ja jälgitavus on üliolulised, näiteks meditsiinis, rahanduses ja õigusteaduses.

Teine oluline aspekt Gemini 2.0 hiljutiste arengute juures on Google'i lõpetamine vanemate Gemini 1.x seeria mudelite, samuti PaLM ja Codey mudelite tootmises. Ettevõte soovitab tungivalt, et nende vanemate mudelite kasutajad läheksid üle Gemini 2.0 Flashile, et vältida teenuse katkestusi. See samm näitab, et Google on kindel Gemini 2.0 põlvkonna arhitektuuri ja jõudluse edusammudes ning kavatseb seda positsioneerida oma tehisintellekti teenuste tulevase platvormina.

Gemini 2.0 Flashi globaalset ulatust rõhutab selle kättesaadavus Gemini veebirakenduse kaudu enam kui 40 keeles ja enam kui 230 riigis ja territooriumil. See näitab Google'i pühendumust demokratiseerida juurdepääsu täiustatud tehisintellekti tehnoloogiale ja nende visiooni tehisintellektist, mis on ligipääsetav ja kasutatav inimestele kogu maailmas.

Arhitektuuriline ülevaade ja tehnoloogilised alused: keskendumine multimodaalsusele ja agendi funktsioonidele

Gemini 2.0 tooteperekond loodi algusest peale "agentide ajastu" jaoks. See tähendab, et mudelid ei ole loodud mitte ainult teksti mõistmiseks ja genereerimiseks, vaid on võimelised ka reaalse maailmaga suhtlema, tööriistu kasutama, pilte genereerima ning kõnet mõistma ja tootma. Need multimodaalsed võimalused ja agendifunktsioonid on sügava arhitektuurilise keskendumise tulemus tulevaste tehisintellekti rakenduste vajadustele.

Gemini 2.0 erinevad versioonid keskenduvad erinevatele valdkondadele, et katta laia valikut kasutusjuhtumeid. Gemini 2.0 Flash on loodud mitmekülgse ja madala latentsusega mudelina, mis sobib laia valiku ülesannete jaoks. Gemini 2.0 Pro seevastu on spetsialiseerunud kodeerimisele, maailma tundmisele ja pikkadele kontekstidele, sihtides kasutajaid, kes vajavad nendes valdkondades tippjõudlust. Gemini 2.0 Flash-Lite on mõeldud kuluoptimaalsete rakenduste jaoks, pakkudes tasakaalu jõudluse ja ökonoomsuse vahel. Lõpuks on Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentali eesmärk parandada arutlusvõimet ja uurib uusi viise tehisintellekti mudelite loogilise mõtlemise protsesside parandamiseks.

Gemini 2.0 arhitektuuri põhijooneks on multimodaalse sisendi tugi. Mudelid saavad sisendina töödelda teksti, koodi, pilte, heli ja videot, integreerides seega teavet erinevatest sensoorsetest moodustest. Väljund võib samuti olla multimodaalne, kusjuures Gemini 2.0 suudab genereerida teksti, pilte ja heli. Mõned väljundviisid, näiteks video, on praegu privaatses eelvaates ja eeldatavasti muutuvad tulevikus üldiselt kättesaadavaks.

Gemini 2.0 muljetavaldav jõudlus on tingitud ka Google'i investeeringutest spetsiaalsesse riistvarasse. Ettevõte tugineb oma Trillium TPU-dele (Tensor Processing Units), mis on spetsiaalselt loodud tehisintellekti arvutuste kiirendamiseks. See kohandatud riistvara võimaldab Google'il oma tehisintellekti mudeleid tõhusamalt treenida ja käitada, saavutades seeläbi konkurentsieelise tehisintellekti turul.

Gemini 2.0 arhitektuuriline keskendumine multimodaalsusele ja tehisintellekti agentide suhtlemise võimaldamisele reaalse maailmaga on peamine eristav tegur teistest tehisintellekti mudelitest. Erinevate variantide olemasolu Gemini 2.0 perekonnas viitab modulaarsele lähenemisviisile, mis võimaldab Google'il mudeleid paindlikult kohandada vastavalt konkreetsetele jõudlus- või kulunõuetele. Oma riistvara kasutamine rõhutab Google'i pikaajalist pühendumust tehisintellekti infrastruktuuri edendamisele ja otsustavust mängida tehisintellekti ajastul juhtrolli.

Koolitusandmed: ulatus, allikad ja õppimise kunst

Kuigi Gemini 2.0 treeningandmete täpse ulatuse ja koostise kohta pole avalikult üksikasjalikku teavet, viitavad mudeli võimalused sellele, et seda treeniti massiivsete andmekogumite peal. Need andmekogumid sisaldavad tõenäoliselt terabaite või isegi petabaite teksti- ja koodiandmeid, samuti 2.0 versioonide multimodaalseid andmeid, sealhulgas pilte, heli ja videot.

Google'il on hindamatu varasalve internetist pärit andmeid, sealhulgas digiteeritud raamatuid, teaduspublikatsioone, uudiseid, sotsiaalmeedia postitusi ja lugematul hulgal muid allikaid. See tohutu hulk andmeid moodustab aluse Google'i tehisintellekti mudelite treenimiseks. Võib eeldada, et Google kasutab keerukaid meetodeid treeningandmete kvaliteedi ja asjakohasuse tagamiseks ning võimalike eelarvamuste või soovimatu sisu filtreerimiseks.

Gemini 2.0 multimodaalsed võimalused nõuavad pildi-, heli- ja videoandmete kaasamist treeningprotsessi. Need andmed pärinevad tõenäoliselt erinevatest allikatest, sealhulgas avalikult kättesaadavatest pildiandmebaasidest, heliarhiividest, videoplatvormidelt ja võimalik, et ka Google'i omandiõigusega kaitstud andmekogumitest. Multimodaalsete andmete kogumise ja töötlemise väljakutse seisneb erinevate andmemodaliteetide mõtestatud integreerimises ja tagamises, et mudel õpib nendevahelisi seoseid ja suhteid.

Selliste suurte keelemudelite nagu Gemini 2.0 treenimisprotsess on äärmiselt arvutuslikult mahukas ja nõuab võimsate superarvutite ja spetsiaalse tehisintellekti riistvara kasutamist. See on iteratiivne protsess, mille käigus mudelile antakse korduvalt treeningandmeid ja selle parameetreid muudetakse, kuni see täidab soovitud ülesandeid. See protsess võib võtta nädalaid või isegi kuid ning nõuab sügavat arusaamist alusalgoritmidest ja masinõppe keerukusest.

Peamised võimalused ja mitmekesised rakendused: Gemini 2.0 tegevuses

Gemini 2.0 Flash, Pro ja Flash-Lite pakuvad muljetavaldavat valikut võimalusi, mistõttu sobivad need väga erinevateks rakendusteks erinevates tööstusharudes ja sektorites. Peamised omadused on järgmised:

Multimodaalne sisend ja väljund

Teksti, koodi, piltide, heli ja video töötlemise ja genereerimise võime avab uusi võimalusi inimese ja masina interaktsiooniks ning multimodaalse sisu loomiseks.

Tööriistade kasutamine

Gemini 2.0 saab kasutada väliseid tööriistu ja API-sid teabele juurdepääsuks, toimingute teostamiseks ja keerukate ülesannete haldamiseks. See võimaldab mudelil oma võimetest kaugemale minna ja dünaamiliste keskkondadega kohaneda.

Pikad kontekstiaknad

Eelkõige suudab Gemini 2.0 Pro oma 2 miljoni tokeni kontekstiaknaga töödelda ja mõista äärmiselt pikki tekste, mistõttu on see ideaalne selliste ülesannete jaoks nagu ulatuslike dokumentide analüüsimine või pikkade vestluste kokkuvõtmine.

Täiustatud arutluskäik

Eksperimentaalse versiooni Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental eesmärk on parandada mudeli loogilise mõtlemise protsesse ning võimaldada sellel lahendada keerukamaid probleeme ja teha ratsionaalseid otsuseid.

Kodeerimine

Gemini 2.0 Pro on kodeerimises suurepärane ja suudab genereerida kvaliteetset koodi erinevates programmeerimiskeeltes, tuvastada ja parandada koodis vigu ning abistada tarkvaraarenduses.

Funktsiooni kutsumine

Funktsioonide kutsumise võimalus võimaldab Gemini 2.0-l suhelda teiste süsteemide ja rakendustega ning automatiseerida keerulisi töövooge.

Gemini 2.0 potentsiaalsed rakendused on praktiliselt piiramatud. Mõned näited hõlmavad järgmist:

Sisu loomine

Tekstide, artiklite, ajaveebipostituste, stsenaariumide, luuletuste, muusika ja muu loomingulise sisu genereerimine erinevates vormingutes ja stiilides.

automatiseerimine

Rutiinsete ülesannete automatiseerimine, andmeanalüüs, protsesside optimeerimine, klienditeenindus ja muud äriprotsessid.

Kodeerimise tugi

Tarkvaraarendajate toetamine koodi genereerimisel, vigade parandamisel, koodi dokumenteerimisel ja uute programmeerimiskeelte õppimisel.

Täiustatud otsingukogemused

Nutikamad ja kontekstuaalsemad otsingutulemused, mis ulatuvad tavapärastest märksõnaotsingutest kaugemale, aidates kasutajatel vastata keerukatele küsimustele ja saada sügavama ülevaate teabest.

Äri- ja ettevõtterakendused

Juurutamine sellistes valdkondades nagu turundus, müük, personalijuhtimine, rahandus, õigus ja tervishoid, et parandada tõhusust, otsuste langetamist ja klientide rahulolu.

Gemini 2.0: Transformatiivne tehisintellekti agent igapäevaelus ja töös

Konkreetsed projektid, nagu Project Astra, mis uurib universaalse tehisintellektil põhineva assistendi tulevikuvõimalusi, ja Project Mariner, brauseri automatiseerimise prototüüp, demonstreerivad Gemini 2.0 praktilisi rakendusi. Need projektid näitavad, et Google näeb Gemini tehnoloogiat mitte ainult individuaalsete ülesannete tööriistana, vaid ka alusena terviklike tehisintellektil põhinevate lahenduste väljatöötamiseks, mis on võimelised inimesi igapäevaelus ja tööalases tegevuses toetama.

Gemini 2.0 mudelipere mitmekülgsus võimaldab seda kasutada laias valikus ülesannetes, alates üldistest rakendustest kuni spetsialiseeritud valdkondadeni, nagu kodeerimine ja keerukas arutluskäik. Keskendumine agendi funktsioonidele viitab suundumusele proaktiivsemate ja abivalmimate tehisintellekti süsteemide poole, mis mitte ainult ei reageeri käskudele, vaid on võimelised ka iseseisvalt tegutsema ja probleeme lahendama.

Sobib selleks:

• Google Gemini 2.0, tehisintellekt ja robootika: Gemini Robotics ja Gemini Robotics-ER

Kasutajate ja arendajate kättesaadavus ja ligipääsetavus: tehisintellekt kõigile

Google töötab aktiivselt selle nimel, et muuta Gemini 2.0 kättesaadavaks nii arendajatele kui ka lõppkasutajatele. Gemini 2.0 Flash ja Flash-Lite on saadaval Gemini API kaudu Google AI Studios ja Vertex AI-s. Google AI Studio on veebipõhine arenduskeskkond, mis võimaldab arendajatel Gemini 2.0-ga katsetada, prototüüpe luua ja tehisintellekti rakendusi luua. Vertex AI on Google'i masinõppe pilveplatvorm, mis pakub terviklikku tööriistade ja teenuste komplekti tehisintellekti mudelite koolitamiseks, juurutamiseks ja haldamiseks.

Eksperimentaalne versioon Gemini 2.0 Pro on samuti Vertex AI-s saadaval, kuid see on suunatud pigem edasijõudnutele kasutajatele ja teadlastele, kes soovivad uurida mudeli uusimaid funktsioone ja võimalusi.

Gemini veebirakenduses ja mobiiliäpis on saadaval Gemini 2.0 Flash Experimentali vestlusele optimeeritud versioon. See võimaldab lõppkasutajatel kogeda Gemini 2.0 võimalusi vestluskontekstis ja anda tagasisidet, mis aitab kaasa mudeli edasisele arendamisele.

Lisaks on Gemini integreeritud Google Workspace'i rakendustega, nagu Gmail, Docs, Sheets ja Slides. See integratsioon võimaldab kasutajatel Gemini 2.0 tehisintellekti võimalusi otse oma igapäevastes töövoogudes ära kasutada, näiteks e-kirjade kirjutamisel, dokumentide loomisel, arvutustabelites andmete analüüsimisel või esitluste loomisel.

Gemini 2.0 etapiviisiline avaldamine eksperimentaalsetest versioonidest üldiselt saadaolevate mudeliteni võimaldab kontrollitud kasutuselevõttu ja kasutajate tagasiside kogumist. See on Google'i strateegia põhiaspekt, mille eesmärk on tagada mudelite stabiilsus, usaldusväärsus ja kasutajasõbralikkus enne laiemale publikule kättesaadavaks tegemist. Integratsioon laialdaselt kasutatavate platvormidega, nagu Google Workspace, lihtsustab laialdasel kasutajaskonnal mudeli võimaluste kasutamist ja aitab integreerida tehisintellekti inimeste igapäevaellu.

Teadaolevad tugevused ja nõrkused: aus pilk Gemini 2.0-le

Gemini 2.0 on oma muljetavaldavate võimete eest saanud tehisintellekti kogukonnas ja esialgsetes kasutajatestides palju kiitust. Teatatud tugevuste hulka kuuluvad:

Täiustatud multimodaalsed võimalused

Gemini 2.0 ületab oma eelkäijaid ja paljusid teisi mudeleid multimodaalsete andmete töötlemisel ja genereerimisel, muutes selle ideaalseks laiaulatuslikeks rakendusteks meedias, kommunikatsioonis ja loometööstuses.

Kiirem töötlemine

Gemini 2.0 Flash ja Flash-Lite on optimeeritud kiiruse saavutamiseks ja pakuvad väikest latentsusaega, mistõttu sobivad need ideaalselt reaalajas rakenduste ja interaktiivsete süsteemide jaoks.

Parem arutluskäik ja kontekstuaalne arusaamine

Gemini 2.0 demonstreerib edusamme loogilises mõtlemises ja keerukate kontekstide mõistmises, mis viib täpsemate ja asjakohasemate vastuste ja tulemusteni.

Tugev jõudlus pikkade kontekstide kodeerimisel ja töötlemisel

Eelkõige avaldab Gemini 2.0 Pro muljet oma koodi genereerimise ja analüüsi võimete ning äärmiselt pika kontekstiaknaga, mis võimaldab töödelda suuri tekstimahtusid.

Vaatamata neile muljetavaldavatele tugevustele on Gemini 2.0-l ka valdkondi, kus on veel arenguruumi. Teatatud nõrkuste hulka kuuluvad:

Võimalikud moonutused

Nagu paljud suured keelemudelid, võib ka Gemini 2.0 oma treeningandmetes kajastada eelarvamusi, mis võivad viia eelarvamuslike või diskrimineerivate tulemusteni. Google töötab aktiivselt nende eelarvamuste tuvastamise ja minimeerimise nimel.

Piirangud keeruka reaalajas probleemide lahendamisel

Kuigi Gemini 2.0 näitab arutluskäigus edusamme, võib see reaalajas väga keeruliste probleemide puhul siiski oma piirini jõuda, eriti võrreldes teatud tüüpi arutlusülesannete jaoks optimeeritud spetsiaalsete mudelitega.

Gmaili kompositsioonitööriist vajab täiustamist

Mõned kasutajad on teatanud, et Gmaili koostamistööriist, mis põhineb Gemini 2.0-l, pole veel kõigis aspektides täiuslik ja sellel on ruumi parendusteks, nt stiililise järjepidevuse või konkreetsete kasutajaeelistuste arvestamise osas.

Võrreldes konkurentidega nagu Grok ja GPT-4, näitab Gemini 2.0 tugevusi multimodaalsetes ülesannetes, kuid võib teatud arutlusnäitajates maha jääda. Oluline on rõhutada, et tehisintellekti turg on väga dünaamiline ja erinevate mudelite suhteline jõudlus muutub pidevalt.

Üldiselt pakub Gemini 2.0 muljetavaldavaid võimalusi ja kujutab endast märkimisväärset edasiminekut suurte keelemudelite arendamisel. Nagu teisedki õigusteaduse magistriõppe programmid, seisab ka see silmitsi väljakutsetega seoses eelarvamuste ja järjepideva arutluskäiguga kõigis ülesannetes. Google DeepMindi pidev Gemini 2.0 arendamine ja täiustamine peaks neid nõrkusi veelgi minimeerima ja selle tugevusi tulevikus suurendama.

Asjakohaste võrdlusaluste ja tulemuslikkuse võrdluste tulemused: numbrid räägivad enda eest

Võrdlusuuringute andmed näitavad, et Gemini 2.0 Flash ja Pro näitavad eelkäijatega võrreldes märkimisväärset jõudluse paranemist erinevates väljakujunenud võrdlusalustes, näiteks MMLU (Massive Multitask Language Understanding), LiveCodeBench, Bird-SQL, GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), MATH, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), COGoST2 (Conversational Voice to Speech Translation) ja EgoSchema.

Gemini 2.0 erinevatel versioonidel on erinevad tugevused, kusjuures Pro toimib üldiselt paremini keerukamate ülesannete puhul, samas kui Flash ja Flash-Lite on optimeeritud kiiruse ja kulutõhususe tagamiseks.

Võrreldes teiste ettevõtete (nt GPT-4o ja DeepSeek) mudelitega varieerub suhteline jõudlus olenevalt konkreetsest võrdlusalusest ja võrreldavatest mudelitest. Näiteks Gemini 2.0 edestab Flash 1.5 Pro-d peamistes võrdlusalustes, olles samal ajal kaks korda kiirem. See rõhutab efektiivsuse kasvu, mille Google on Gemini arhitektuuri arendamise kaudu saavutanud.

Gemini 2.0 Pro saavutab kõrgemaid hindeid kui Gemini 1.5 Pro sellistes valdkondades nagu SWE-bench Accuracy (Software Engineering Benchmark), koodi silumise kiirus ja mitme faili järjepidevus. Need täiustused on eriti olulised tarkvaraarendajatele ja ettevõtetele, kes kasutavad tehisintellekti koodi genereerimiseks ja analüüsimiseks.

Matemaatika võrdlusalustes nagu MATH ja HiddenMath näitavad 2.0 mudelid samuti eelkäijatega võrreldes olulisi edusamme. See viitab sellele, et Google on teinud edusamme Gemini 2.0 arutlusvõime parandamisel, eriti valdkondades, mis nõuavad loogilist mõtlemist ja matemaatilist arusaamist.

Siiski on oluline märkida, et võrdlustulemused esindavad vaid osa üldpildist. Tehisintellekti mudeli tegelik jõudlus reaalsetes rakendustes võib varieeruda sõltuvalt konkreetsetest nõuetest ja kontekstist. Sellegipoolest annavad võrdlusandmed väärtuslikku teavet erinevate mudelite suhteliste tugevuste ja nõrkuste kohta ning võimaldavad nende jõudlust objektiivselt võrrelda.

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Kulutõhus tehisintellekti pioneer: DeepSeek vs. tehisintellekti hiiglased – võimas alternatiiv – Pilt: Xpert.Digital

DeepSeek: Tõhus väljakutsetegija, kes keskendub arutluskäigule ja avatud lähtekoodile

DeepSeek on DeepSeek AI väljatöötatud tehisintellekti mudel, mida iseloomustab märkimisväärne efektiivsus, tugev arutlusvõime ja pühendumus avatud lähtekoodile. Positsioneerituna võimsa ja kulutõhusa alternatiivina väljakujunenud tehisintellekti hiiglaste mudelitele, on DeepSeek juba pälvinud tehisintellekti kogukonnas märkimisväärset tähelepanu.

Arhitektuuriline raamistik ja tehnilised kirjeldused: Tõhusus innovatsiooni kaudu

DeepSeek kasutab modifitseeritud Transformeri arhitektuuri, mis seab esikohale efektiivsuse grupeeritud päringu tähelepanu (GQA) ja dünaamilise hõreda aktiveerimise (Mixture of Experts – MoE) abil. Need arhitektuurilised uuendused võimaldavad DeepSeekil saavutada suurt jõudlust suhteliselt väikese arvutusressurssiga.

DeepSeek R1 mudel, DeepSeeki esimene avalikult kättesaadav versioon, sisaldab 671 miljardit parameetrit, kuid iga märgi kohta aktiveeritakse neist ainult 37 miljardit. See „hõreda aktiveerimise“ lähenemisviis vähendab oluliselt arvutuskulusid järelduste tegemise ajal, kuna iga sisendi jaoks on aktiivne ainult väike osa mudelist.

DeepSeeki teine ​​oluline arhitektuuriline omadus on mitmepealise latentse tähelepanu (MLA) mehhanism. MLA optimeerib tähelepanumehhanismi, mis on Transformeri arhitektuuri keskne komponent, ja parandab mudeli infotöötluse efektiivsust.

DeepSeek keskendub jõudluse tasakaalustamisele praktiliste piirangutega, eriti koodi genereerimisel ja mitmekeelse toe puhul. Mudel on loodud pakkuma nendes valdkondades suurepäraseid tulemusi, jäädes samal ajal kulutõhusaks ja ressursisäästlikuks.

DeepSeeki kasutatav MoE arhitektuur jagab tehisintellekti mudeli eraldi alamvõrkudeks, millest igaüks on spetsialiseerunud sisendandmete alamhulgale. Treeningu ja järeldamise ajal aktiveeritakse iga sisendi jaoks ainult alamhulk alamvõrke, mis vähendab oluliselt arvutuskulusid. See lähenemisviis võimaldab DeepSeekil treenida ja käitada väga suurt ja paljude parameetritega mudelit ilma järelduste kiirust või kulusid ülemäära suurendamata.

Treeningandmete analüüs: kvaliteet kvantiteedi asemel ja spetsialiseerumise väärtus

DeepSeek paneb suurt rõhku valdkonnapõhistele treeningandmetele, eriti kodeerimise ja hiina keele puhul. Ettevõte usub, et treeningandmete kvaliteet ja asjakohasus on tehisintellekti mudeli toimivuse seisukohalt olulisemad kui nende kogus.

DeepSeek-V3 treeningkorpus koosneb 14,8 triljonist tokenist. Märkimisväärne osa neist andmetest pärineb valdkonnapõhistest allikatest, mis keskenduvad kodeerimisele ja hiina keelele. See võimaldab DeepSeekil nendes valdkondades erakordselt hästi toimida.

DeepSeeki treeningmetoodika hõlmab tugevdusõpet (RL), sealhulgas ainulaadset Pure-RL lähenemisviisi DeepSeek-R1-Zero jaoks ja külmkäivitusandmete kasutamist DeepSeek-R1 jaoks. Tugevdusõpe on masinõppe meetod, mille puhul agent õpib keskkonnas käituma, saades soovitud tegevuste eest preemiaid ja soovimatute tegevuste eest karistusi.

DeepSeek-R1-Zero treeniti ilma esialgse juhendatud peenhäälestamiseta (SFT), et edendada arutlusoskusi ainult tugevdusõppe abil. Juhendatud peenhäälestamine on levinud tehnika, kus eelnevalt treenitud keelemudelit peenhäälestatakse väiksema, annoteeritud andmestikuga, et parandada selle toimivust konkreetsete ülesannete puhul. DeepSeek on aga näidanud, et tugevaid arutlusoskusi on võimalik saavutada ka ilma SFT-ta, kasutades ainult tugevdusõpet.

DeepSeek-R1 seevastu integreerib külmkäivitusandmeid enne tugevdusõpet, et luua tugev alus nii arutlus- kui ka mittearutlusülesannetele. Külmkäivitusandmeid kasutatakse treeningu alguses, et anda mudelile põhiteadmised keelest ja maailmast. Külmkäivitusandmete ja tugevdusõppe kombineerimise abil saab DeepSeek treenida mudelit, millel on nii tugevad arutlusoskused kui ka laialdased üldteadmised.

RL-treeningprotsessi optimeerimiseks ning treeningu stabiilsuse ja tõhususe parandamiseks kasutatakse ka täiustatud tehnikaid, näiteks grupi suhtelise poliitika optimeerimist (GRPO).

Sobib selleks:

• DeepSeek kui majandusmootor: Hiina uus tehisintellekti lootus?

Põhivõimalused ja potentsiaalsed kasutusjuhud: DeepSeek tegevuses

DeepSeek-R1-l on mitmeid põhifunktsioone, mis muudavad selle ideaalseks mitmesugusteks kasutusjuhtudeks:

Tugevad arutlusoskused

DeepSeek-R1 paistab silma loogilise mõtlemise ja probleemide lahendamisega, eriti sellistes valdkondades nagu matemaatika ja kodeerimine.

Suurepärane jõudlus kodeerimises ja matemaatikas

Võrdlusuuringute andmed näitavad, et DeepSeek-R1 toimib kodeerimise ja matemaatika võrdlusalustes sageli paremini kui paljud teised mudelid, sealhulgas mõned OpenAI mudelid.

Mitmekeelne tugi

DeepSeek-R1 pakub tuge mitmele keelele, muutes selle atraktiivseks globaalsetele rakendustele ja mitmekeelsetele kasutajatele.

Kulutõhusus

DeepSeek-R1 tõhus arhitektuur võimaldab mudelit kasutada suhteliselt madalate arvutuskuludega, muutes selle ettevõtetele ja arendajatele kulutõhusaks valikuks.

Avatud lähtekoodi kättesaadavus

DeepSeek AI on pühendunud avatud lähtekoodiga tarkvara filosoofiale ja teeb paljud oma mudelid, sealhulgas DeepSeek LLM ja DeepSeek Coder, kättesaadavaks avatud lähtekoodina. See edendab läbipaistvust, koostööd ja tehisintellekti tehnoloogia edasiarendamist kogukonna poolt.

DeepSeek-R1 potentsiaalsed kasutusjuhud on järgmised:

Sisu loomine

Tehniliste tekstide, dokumentatsiooni, aruannete ja muu sisu genereerimine, mis nõuab suurt täpsust ja detailsust.

AI juhendaja

Rakendamine intelligentse juhendajana matemaatika, informaatika ja teiste tehniliste erialade valdkonnas, et toetada õppijaid probleemide lahendamisel ja keerukate kontseptsioonide mõistmisel.

Arendustööriistad

Integreerimine arenduskeskkondadesse ja tööriistadesse, et toetada tarkvaraarendajaid koodi genereerimisel, silumisel, koodi analüüsimisel ja optimeerimisel.

Arhitektuur ja linnaplaneerimine

DeepSeeki tehisintellekti kasutatakse ka arhitektuuris ja linnaplaneerimises, sealhulgas GIS-andmete töötlemisel ja visualiseerimiste koodi genereerimisel. See näitab DeepSeeki potentsiaali luua lisaväärtust isegi spetsialiseeritud ja keerukates rakendusvaldkondades.

DeepSeek-R1 suudab lahendada keerulisi probleeme, jagades need üksikuteks sammudeks ja muutes mõtteprotsessi läbipaistvaks. See võimekus on eriti väärtuslik rakendusvaldkondades, kus tehisintellekti otsuste jälgitavus ja selgitatavus on olulised.

Saadavus ja litsentsimisvõimalused: avatud lähtekood innovatsiooni ja ligipääsetavuse tagamiseks

DeepSeek toetab avatud lähtekoodi tugevalt ja on välja andnud mitu oma mudelit avatud lähtekoodiga litsentside alusel. DeepSeek LLM ja DeepSeek Coder on saadaval avatud lähtekoodina ning kogukond saab neid vabalt kasutada, muuta ja edasi arendada.

DeepSeek-R1 avaldatakse MIT-litsentsi alusel, mis on väga liberaalne avatud lähtekoodiga litsents, mis lubab mudeli ärilist ja mitteärilist kasutamist, muutmist ja levitamist. See avatud lähtekoodiga strateegia eristab DeepSeeki paljudest teistest tehisintellekti ettevõtetest, kes tavaliselt hoiavad oma mudeleid omandiõigusega.

DeepSeek-R1 on saadaval erinevatel platvormidel, sealhulgas Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ja IBM watsonx.ai. Hugging Face on populaarne platvorm tehisintellekti mudelite ja andmestike avaldamiseks ja jagamiseks. Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ja IBM watsonx.ai on pilveplatvormid, mis pakuvad juurdepääsu DeepSeek-R1-le ja teistele tehisintellekti mudelitele API-de kaudu.

DeepSeeki mudelid on tuntud oma kuluefektiivsuse poolest võrreldes konkurentidega, nii koolituse kui ka järelduskulude osas. See on märkimisväärne eelis ettevõtetele ja arendajatele, kes soovivad tehisintellekti tehnoloogiat oma toodetesse ja teenustesse integreerida, kuid peavad oma eelarvet silmas pidama.

DeepSeeki pühendumus avatud lähtekoodile ja kulutõhususele muudab selle atraktiivseks valikuks laiale kasutajaskonnale, alates teadlastest ja arendajatest kuni ettevõtete ja organisatsioonideni. Avatud lähtekoodi kättesaadavus soodustab läbipaistvust, koostööd ja DeepSeeki tehnoloogia kiiremat arendamist tehisintellekti kogukonna poolt.

Sobib selleks:

• Deepseek R2: Hiina AI-mudel Turbo süttib oodatust varasemalt, et R2 peaks olema koodide ekspert-arendaja!

Teatatud tugevused ja nõrkused: DeepSeeki kriitiline ülevaade

DeepSeek on tehisintellekti kogukonnas palju tunnustust saanud oma tugevate külgede eest kodeerimises, matemaatikas ja arutlusoskuses. Teatatud tugevuste hulka kuuluvad:

Suurepärane jõudlus kodeerimises ja matemaatikas

Võrdlusuuringute andmed ja sõltumatud arvustused kinnitavad DeepSeek-R1 silmapaistvat jõudlust kodeerimise ja matemaatika võrdlustestides, mis on sageli parem kui OpenAI mudelitel.

Kulutõhusus

DeepSeek-R1 tõhus arhitektuur võimaldab mudelit käitada madalamate arvutuskuludega kui paljusid teisi võrreldavaid mudeleid.

Avatud lähtekoodi kättesaadavus

DeepSeeki mudelite avatud lähtekoodiga litsentsimine edendab tehisintellekti kogukonnas läbipaistvust, koostööd ja innovatsiooni.

Tugevad arutlusoskused

DeepSeek-R1 demonstreerib muljetavaldavaid võimeid loogilises mõtlemises ja probleemide lahendamises, eriti tehnilistes valdkondades.

Vaatamata neile tugevustele on DeepSeekil ka valdkondi, kus on veel arenguruumi. Teatatud nõrkuste hulka kuuluvad:

Võimalikud moonutused

Nagu kõik suured keelemudelid, võib ka DeepSeek oma treeningandmetes kajastada eelarvamusi, kuigi DeepSeek AI püüab neid minimeerida.

Väiksem ökosüsteem võrreldes väljakujunenud pakkujatega

DeepSeek on suhteliselt noor ettevõte ja tal pole veel sama ulatuslikku tööriistade, teenuste ja kogukonna ressursside ökosüsteemi kui väljakujunenud pakkujatel nagu Google või OpenAI.

Piiratud multimodaalne tugi peale teksti ja koodi

DeepSeek keskendub peamiselt teksti ja koodi töötlemisele ning ei paku praegu Gemini 2.0-ga sarnast ulatuslikku multimodaalset tuge piltide, heli ja video jaoks.

Vajab ikka inimese järelevalvet

Kuigi DeepSeek-R1 pakub paljudes valdkondades muljetavaldavat jõudlust, on kriitiliste kasutusjuhtude puhul vigade või soovimatute tulemuste vältimiseks siiski vaja inimese järelevalvet ja valideerimist.

Juhuslikud hallutsinatsioonid

Nagu kõik suured keelemudelid, võib ka DeepSeek aeg-ajalt tekitada hallutsinatsioone, st genereerida vale- või ebaolulist teavet.

sõltuvus suurtest arvutusressurssidest

DeepSeek-R1 treenimine ja käitamine nõuab märkimisväärseid arvutusressursse, kuigi mudeli tõhus arhitektuur vähendab neid nõudeid võrreldes teiste mudelitega.

Üldiselt on DeepSeek paljutõotav tehisintellekti mudel, millel on erilised tugevused kodeerimises, matemaatikas ja arutlusoskuses. Selle kulutõhusus ja avatud lähtekoodiga tarkvara kättesaadavus muudavad selle paljude kasutajate jaoks atraktiivseks valikuks. DeepSeeki tehisintellekti edasiarendamine peaks tulevikus minimeerima selle nõrkusi ja suurendama selle tugevusi.

Asjakohaste võrdlusaluste ja jõudlusvõrdluste tulemused: DeepSeek võrdluses

Võrdlusuuringute andmed näitavad, et DeepSeek-R1 suudab paljudes arutlusuuringute võrdlusalustes, eriti matemaatikas ja kodeerimises, OpenAI-o1-ga sammu pidada või seda isegi edestada. OpenAI-o1 viitab siin varasematele OpenAI mudelitele, mis avaldati enne GPT-4.5 ja mis võivad teatud valdkondades, näiteks arutlusuuringutes, siiski konkurentsivõimelised olla.

Matemaatika võrdlusalustel, nagu AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) ja MATH-500, saavutab DeepSeek-R1 kõrgeid tulemusi ja edestab sageli OpenAI mudeleid. See rõhutab DeepSeeki tugevusi matemaatilises arutluskäigus ja probleemide lahendamises.

Kodeerimise valdkonnas näitab DeepSeek-R1 tugevat sooritust ka sellistes võrdlustestides nagu LiveCodeBench ja Codeforces. LiveCodeBench on koodi genereerimise võrdlustest, samas kui Codeforces on programmeerimisvõistluste platvorm. DeepSeek-R1 head tulemused nendes võrdlustestides näitavad selle võimet genereerida kvaliteetset koodi ja lahendada keerulisi programmeerimisülesandeid.

Üldteadmiste võrdlustestides, nagu GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A), toimib DeepSeek-R1 sageli samal tasemel või veidi halvemini kui OpenAI-o1. GPQA Diamond on nõudlik võrdlustest, mis testib tehisintellekti mudelite üldteadmisi ja arutlusvõimet. Tulemused näitavad, et DeepSeek-R1 on selles valdkonnas samuti konkurentsivõimeline, kuigi see ei pruugi päris samale tasemele jõuda kui spetsialiseeritud mudelid.

DeepSeek-R1 destilleeritud versioonid, mis põhinevad väiksematel mudelitel nagu Llama ja Qwen, näitavad samuti muljetavaldavaid tulemusi erinevates võrdlustestides, mõnel juhul isegi edestades OpenAI-o1-mini. Destilleerimine on tehnika, kus väiksemat mudelit treenitakse jäljendama suurema mudeli käitumist. DeepSeek-R1 destilleeritud versioonid näitavad, et DeepSeeki põhitehnoloogiat saab tõhusalt kasutada väiksemates mudelites, rõhutades selle mitmekülgsust ja skaleeritavust.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

GPT-4.5: Suurepärane vestlusoskus ja keskendumine loomulikule suhtlusele – pilt: Xpert.Digital

GPT-4.5: Vestlusoskuse tipptase ja loomulikule suhtlusele keskendumine

GPT-4.5, koodnimega „Orion“, on OpenAI uusim lipulaevmudel ja kehastab ettevõtte visiooni tehisintellektist, mis pole mitte ainult intelligentne, vaid ka intuitiivne, empaatiline ja võimeline inimestega sügaval tasandil suhtlema. GPT-4.5 keskendub peamiselt vestluskogemuse parandamisele, faktilise täpsuse suurendamisele ja hallutsinatsioonide vähendamisele.

Praegused tehnilised andmed ja põhifunktsioonid (seisuga märts 2025): GPT-4.5 avalikustatud

GPT-4.5 avaldati uurimistöö eelvaatena 2025. aasta veebruaris ja OpenAI ise kirjeldab seda kui seni „suurimat ja parimat vestlusmudelit“. See väide rõhutab mudeli peamist fookust vestlusvõimel ja inimese ja masina interaktsiooni optimeerimisel.

Mudeli kontekstiaken on 128 000 žetooni ja maksimaalne väljundi pikkus 16 384 žetooni. Kuigi kontekstiaken on väiksem kui Gemini 2.0 Pro-l, on see siiski väga suur ja võimaldab GPT-4.5-l pidada pikemaid vestlusi ja käsitleda keerukamaid päringuid. Maksimaalne väljundi pikkus piirab mudeli genereeritavate vastuste pikkust.

GPT-4.5 teadmistebaas ulatub 2023. aasta septembrini. See tähendab, et mudelil on teave ja sündmused kuni selle hetkeni, kuid puuduvad teadmised edasiste arengute kohta. See on oluline piirang, mida tuleb GPT-4.5 kasutamisel ajakriitilise või ajakohase teabe jaoks arvesse võtta.

GPT-4.5 integreerib ChatGPT-sse selliseid funktsioone nagu veebiotsing, failide ja piltide üleslaadimine ning tööriist Canvas. Veebiotsing võimaldab mudelil pääseda juurde internetist pärit ajakohasele teabele ja rikastada oma vastuseid ajakohaste teadmistega. Failide ja piltide üleslaadimine võimaldab kasutajatel anda mudelile lisateavet failide või piltide kujul. Tööriist Canvas on interaktiivne joonistuslaud, mis võimaldab kasutajatel lisada visuaalseid elemente oma vestlustesse GPT-4.5-ga.

Erinevalt mudelitest nagu o1 ja o3-mini, mis keskenduvad astmelisele arutluskäigule, skaleerib GPT-4.5 juhendamata õppimist. Juhendamata õpe on masinõppe meetod, kus mudel õpib annoteerimata andmetest ilma selgesõnaliste juhiste või siltideta. Selle lähenemisviisi eesmärk on muuta mudel intuitiivsemaks ja vestluslikumaks, kuid see võib potentsiaalselt tulla keerukate probleemilahendusülesannete tulemuslikkuse arvelt.

Arhitektuurne disain ja innovatsioonid: skaleerimine ja joondamine vestluse jaoks

GPT-4.5 põhineb Transformeri arhitektuuril, millest on saanud enamiku tänapäevaste suurte keelemudelite alus. OpenAI kasutab GPT-4.5 treenimiseks ja käitamiseks ära Microsoft Azure'i tehisintellekti superarvutite tohutut arvutusvõimsust. Arvutusvõimsuse ja andmete skaleerimine on suurte keelemudelite jõudluse seisukohalt ülioluline tegur.

GPT-4.5 arendamisel on põhirõhk juhendamata õppe skaleerimisel, et parandada maailmamudeli ja intuitsiooni täpsust. OpenAI usub, et sügavam arusaam maailmast ja parem intuitsioon on üliolulised tehisintellekti mudelite loomiseks, mis suudavad inimestega loomulikul ja inimlikul viisil suhelda.

Inimestega koostöö parandamiseks ja nüansside mõistmiseks on välja töötatud uued skaleeritavad joondustehnikad. Joondus viitab tehisintellekti mudeli joondamise protsessile, et see kajastaks inimeste väärtusi, eesmärke ja eelistusi. Skaleeritavad joondustehnikad on vajalikud, et tagada suurte keelemudelite ohutus, kasulikkus ja eetiline korrektsus ulatuslikul juurutamisel.

OpenAI väidab, et GPT-4.5 pakub üle kümne korra suuremat töötlemistõhusust kui GPT-4o, varasem OpenAI mudel, mis on tuntud ka oma vestlusvõimete poolest. GPT-4.5 suurenenud efektiivsus võib võimaldada mudelil kiiremini ja kulutõhusamalt töötada, avades potentsiaalselt uusi rakendusvaldkondi.

Koolitusandmete üksikasjad: ulatus, piirväärtus ning teadmiste ja intuitsiooni segu

Kuigi GPT-4.5 treeningandmete täpne suurus ei ole avalikult avaldatud, eeldatakse, et see on mudeli võimete ja OpenAI ressursside tõttu väga suur. Hinnanguliselt sisaldavad treeningandmed petabaiti või isegi eksabaite teksti- ja pildiandmeid.

Mudeli teadmistebaas ulatub 2023. aasta septembrini. Treeningandmed koosnevad tõenäoliselt mitmekesisest teksti- ja pildiandmetest internetist, raamatutest, teaduspublikatsioonidest, uudisteartiklitest, sotsiaalmeedia postitustest ja muudest allikatest. OpenAI kasutab treeningandmete kvaliteedi ja asjakohasuse tagamiseks tõenäoliselt keerukaid andmete kogumise, ettevalmistamise ja filtreerimise meetodeid.

GPT-4.5 treenimine nõuab tohutuid arvutusressursse ja võtab tõenäoliselt nädalaid või kuid. Täpne treeningprotsess on patenteeritud ja OpenAI pole seda avalikult üksikasjalikult kirjeldanud. Siiski võib eeldada, et inimese tagasisidest tugevdusõpe (RLHF) mängib treeningprotsessis olulist rolli. RLHF on tehnika, mis kasutab inimese tagasisidet tehisintellekti mudeli käitumise juhtimiseks ja selle kohandamiseks inimese eelistustega.

Sobib selleks:

• Agentiline AI | Viimased arengud ChatGPT-s OpenAi-st: Deep Research, GPT-4,5 / GPT-5, emotsionaalne intelligentsus ja täpsus

Peamised võimalused ja sihtrakendused: Kasutusel on GPT-4.5

GPT-4.5 paistab silma sellistes valdkondades nagu loominguline kirjutamine, õppimine, uute ideede uurimine ja üldine vestlus. Mudel on loodud loomulike, inimlike ja kaasahaaravate vestluste hõlbustamiseks ning kasutajate toetamiseks laias valikus ülesannetes.

GPT-4.5 kõige olulisemate võimaluste hulka kuuluvad:

Parem ja kiirem ravijärgimine

GPT-4.5 oskab paremini mõista ja rakendada kasutaja juhiseid ja päringuid viipades.

Konteksti töötlemine

Mudel suudab töödelda pikemaid vestlusi ja keerukamaid kontekste ning vastavalt sellele oma vastuseid kohandada.

Andmete täpsus

GPT-4.5 näitab paremat faktilist täpsust ja tekitab vähem hallutsinatsioone kui eelmised mudelid.

Emotsionaalne intelligentsus

GPT-4.5 suudab tekstides emotsioone ära tunda ja neile asjakohaselt reageerida, mis viib loomulikumate ja empaatilisemate vestlusteni.

Tugev kirjutamisoskus

GPT-4.5 suudab genereerida kvaliteetseid tekste erinevates stiilides ja vormingutes, alates loomingulistest tekstidest kuni tehnilise dokumentatsioonini.

Mudelil on potentsiaali optimeerida suhtlust, parandada sisu loomist ning toetada kodeerimis- ja automatiseerimisülesandeid. GPT-4.5 sobib eriti hästi rakenduste jaoks, mis seavad esikohale loomuliku keele interaktsiooni, loomingulise genereerimise ja täpse faktide esitamise, mitte keerulise loogilise arutluskäigu.

Mõned näited GPT-4.5 sihtrakendustest on järgmised:

Vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid

Täiustatud vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide arendamine klienditeeninduse, hariduse, meelelahutuse ja muude valdkondade jaoks.

Loovkirjutamine

Toetus autoritele, stsenaristidele, copywriteritele ja teistele loomeinimestele ajurünnakutel, tekstide kirjutamisel ja loomingulise sisu loomisel.

Haridus ja õppimine

Kasutamine intelligentse juhendaja, õpipartneri või teadusassistendina erinevates haridusvaldkondades.

Sisu loomine

Blogipostituste, artiklite, sotsiaalmeedia postituste, tootekirjelduste ja muud tüüpi veebisisu genereerimine.

Tõlkimine ja lokaliseerimine

Masintõlke ja lokaliseerimisprotsesside kvaliteedi ja tõhususe parandamine.

Saadavus ja juurdepääs erinevatele kasutajarühmadele

GPT-4.5 on saadaval Plus, Pro, Team, Enterprise ja Edu pakettide kasutajatele. See astmeline juurdepääsustruktuur võimaldab OpenAI-l mudelit kontrollitud viisil juurutada ja tegeleda erinevate kasutajarühmadega, kellel on erinevad vajadused ja eelarved.

Arendajad saavad GPT-4.5-le ligi pääseda vestluste lõpetamise API, assistentide API ja paketi API kaudu. Need API-d võimaldavad arendajatel integreerida GPT-4.5 võimalused oma rakendustesse ja teenustesse.

GPT-4.5 hind on kõrgem kui GPT-40-l. See peegeldab GPT-4.5 suuremat jõudlust ja lisafunktsioone, kuid võib mõnele kasutajale takistuseks osutuda.

GPT-4.5 on praegu uurimistöö eelvaade ja API pikaajaline kättesaadavus võib olla piiratud. OpenAI jätab endale õiguse GPT-4.5 kättesaadavust ja juurdepääsutingimusi tulevikus muuta.

Microsoft testib GPT-4.5 piiratud eelvaates ka Copilot Studio raames. Copilot Studio on Microsofti platvorm vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide arendamiseks ja juurutamiseks. GPT-4.5 integreerimine Copilot Studiosse võiks veelgi laiendada mudeli potentsiaali ettevõtterakenduste ja äriprotsesside automatiseerimise jaoks.

Tunnustatud tugevused ja nõrkused: GPT-4.5 on uuritavas keskkonnas

GPT-4.5 on esialgsetes kasutajatestides ja arvustustes palju kiita oma paremate vestlusoskuste ja suurema faktitäpsuse eest. Selle tunnustatud tugevuste hulka kuuluvad:

Täiustatud vestlusvoog

GPT-4.5 tagab loomulikumad, sujuvamad ja kaasahaaravamad vestlused kui eelmised mudelid.

Suurem faktiline täpsus

Mudel tekitab vähem hallutsinatsioone ja annab täpsemat ning usaldusväärsemat teavet.

Vähenenud hallutsinatsioonid

Kuigi hallutsinatsioonid on suurtes keelemudelites endiselt probleemiks, on GPT-4.5 selles valdkonnas märkimisväärseid edusamme teinud.

Paranenud emotsionaalne intelligentsus

GPT-4.5 on parem tekstides emotsioonide äratundmises ja sobivas reageerimises, mis viib empaatilisemate vestlusteni.

Tugev kirjutamisoskus

Mudel suudab genereerida kvaliteetseid tekste erinevates stiilides ja vormingutes.

Vaatamata neile tugevustele on ka valdkondi, kus GPT-4.5-l on omad piirangud. Tuntud nõrkuste hulka kuuluvad:

Raskused keerulise arutluskäiguga

GPT-4.5 ei ole loodud peamiselt keerukaks loogiliseks arutlemiseks ja võib selles valdkonnas spetsiaalsetest mudelitest, näiteks DeepSeekist, maha jääda.

Potentsiaalselt halvem jõudlus kui GPT-4o-l teatud loogikatestides

Mõned testid näitavad, et GPT-4.5 toimib teatud loogikatestides halvemini kui GPT-40, mis viitab sellele, et vestlusoskustele keskendumine võis toimuda arutlusvõime arvelt.

Kõrgemad kulud kui GPT-40

GPT-4.5 on kallim kasutada kui GPT-40, mis võib mõne kasutaja jaoks teguriks olla.

Teadmiste seis 2023. aasta septembri seisuga

Mudeli piiratud teadmistebaas võib olla puuduseks, kui on vaja ajakohast teavet.

Raskused enesekorrektsiooni ja mitmeastmelise arutluskäiguga

Mõned testid näitavad, et GPT-4.5-l on raskusi vigade iseparandamise ja mitmeastmelise loogilise mõtlemisega.

Oluline on rõhutada, et GPT-4.5 ei ole loodud keeruka arutluskäigu jaoks loodud mudelite paremaks muutmiseks. Selle peamine eesmärk on parandada vestluskogemust ja luua tehisintellekti mudeleid, mis suudavad inimestega suhelda loomulikul ja inimlikul viisil.

Asjakohaste võrdlusaluste ja tulemuslikkuse võrdluste tulemused: GPT-4.5 võrreldes eelkäijatega

Võrdlusuuringute andmed näitavad, et GPT-4.5-l on GPT-4o-ga võrreldes paremaid tulemusi sellistes valdkondades nagu faktiline täpsus ja mitmekeelne arusaamine, kuid matemaatikas ja teatud kodeerimisnäitajates võib see maha jääda.

Sellistes võrdlustestides nagu SimpleQA (Simple Question Answering) saavutab GPT-4.5 suurema täpsuse ja madalama hallutsinatsioonide määra kui GPT-4o, o1 ja o3-mini. See rõhutab OpenAI edusamme faktilise täpsuse parandamisel ja hallutsinatsioonide vähendamisel.

Sellistes arutlusoskuste võrdlustestides nagu GPQA näitab GPT-4.5 GPT-40-ga võrreldes edusamme, kuid jääb o3-mini-st maha. See kinnitab o3-mini tugevusi arutlusoskuses ja GPT-4.5 kalduvust keskenduda rohkem vestlusoskustele.

Matemaatikaülesannetes (AIME) annab GPT-4.5 oluliselt halvema tulemuse kui o3-mini. See viitab sellele, et GPT-4.5 ei ole matemaatilises arutluskäigus nii tugev kui spetsiaalsed mudelid nagu o3-mini.

Kodeerimisvõrdlustestides nagu SWE-Lancer Diamond näitab GPT-4.5 paremat jõudlust kui GPT-40. See viitab sellele, et GPT-4.5 on teinud edusamme ka koodi genereerimisel ja analüüsimisel, kuigi see ei pruugi olla nii võimas kui spetsiaalsed kodeerimismudelid nagu DeepSeek Coder.

Inimeste hinnangud näitavad, et enamikul juhtudel eelistatakse GPT-4.5-t, eriti professionaalsete päringute puhul. See viitab sellele, et praktikas pakub GPT-4.5 eelkäijatest kaasahaaravamat ja kasulikumat vestluskogemust, isegi kui see ei pruugi teatud erialastes võrdlusalustes alati parimaid tulemusi saavutada.

Sobib selleks:

• Praegused arengud Chatgpt von OpenAai (märts 2025)

Võrdlev hindamine: õige tehisintellekti mudeli valimine

Gemini 2.0, DeepSeeki ja GPT-4.5 põhiatribuutide võrdlev analüüs näitab mudelite olulisi erinevusi ja sarnasusi. Gemini 2.0 (Flash) on Transformeri mudel, mis keskendub multimodaalsusele ja agendi funktsioonidele, samas kui Gemini 2.0 (Pro) kasutab sama arhitektuuri, kuid on optimeeritud kodeerimiseks ja pikkade kontekstide jaoks. DeepSeek (R1) põhineb modifitseeritud Transformeril, mis kasutab selliseid tehnoloogiaid nagu MoE, GQA ja MLA, ning GPT-4.5 tugineb skaleerimisele järelevalveta õppe kaudu. Treeningandmete osas põhinevad nii Gemini mudelid kui ka GPT-4.5 suurtel andmekogumitel, nagu tekst, kood, pildid, heli ja video, samas kui DeepSeek paistab silma 14,8 triljoni märgiga ning keskendub valdkonnapõhistele andmetele ja tugevdusõppele (RL). Mudelite põhivõimalused on erinevad: Gemini 2.0 pakub multimodaalset sisendit ja väljundit tööriistade kasutamise ja madala latentsusega, samas kui Pro versioon toetab lisaks kuni 2 miljoni märgi konteksti. DeepSeek seevastu avaldab muljet tugeva arutluskäigu, kodeerimise, matemaatika ja mitmekeelsete võimetega, mida täiendab avatud lähtekoodiga kättesaadavus. GPT-4.5 paistab eriti silma vestluse, emotsionaalse intelligentsuse ja faktilise täpsuse valdkondades.

Mudelite kättesaadavus on samuti erinev: Gemini pakub API-sid ning veebi- ja mobiilirakendust, samas kui Pro versioon on katseliselt saadaval Vertex AI kaudu. DeepSeek on avatud lähtekoodiga saadaval platvormidel nagu HuggingFace, Azure AI, Amazon Bedrock ja IBM watsonx.ai. GPT-4.5 pakub seevastu mitmesuguseid valikuid, näiteks ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) ja OpenAI API-t. Mudelite tugevuste hulka kuuluvad multimodaalsus ja kiirus Gemini 2.0-s (Flash) ning kodeerimine, maailma tundmine ja pikad kontekstid Gemini 2.0-s (Pro). DeepSeek saab punkte kulutõhususe, suurepäraste kodeerimis- ja matemaatiliste võimete ning tugeva arutluskäigu eest. GPT-4.5 avaldab muljet suure faktilise täpsuse ja emotsionaalse intelligentsusega. Siiski on võimalik tuvastada ka nõrkusi, näiteks moonutusi või probleeme reaalajas probleemide lahendamisega Gemini 2.0-s (Flash), eksperimentaalseid piiranguid ja kiirusepiiranguid Pro-versioonis, piiratud multimodaalsust ja väiksemat ökosüsteemi DeepSeekis, samuti raskusi keeruka arutluskäigu ja matemaatikaga ning piiratud teadmisi GPT-4.5-s.

Võrdlustulemused pakuvad lisateavet: Gemini 2.0 (Flash) saavutab MMLU-s 77,6%, LiveCodeBenchis 34,5% ja MATH-is 90,9%, samas kui Gemini 2.0 (Pro) saavutab veidi parema tulemuse: 79,1% (MMLU), 36,0% (LiveCodeBench) ja 91,8% (MATH). DeepSeek edestab neid võrdlusaluseid märkimisväärselt tulemustega 90,8% (MMLU), 71,5% (GPQA), 97,3% (MATH) ja 79,8% (AIME), samas kui GPT-4.5 keskendub teistele valdkondadele: 71,4% (GPQA), 36,7% (AIME) ja 62,5% (SimpleQA).

Olulisemate erinevuste ja sarnasuste analüüs

Kolmel mudelil Gemini 2.0, DeepSeek ja GPT-4.5 on nii sarnasusi kui ka olulisi erinevusi, mis muudavad need sobivaks erinevateks rakendusteks ja kasutajate vajadusteks.

Sarnasused

Trafo arhitektuur

Kõik kolm mudelit põhinevad Transformeri arhitektuuril, mis on end suurte keelemudelite domineeriva arhitektuurina sisse seadnud.

Edasijõudnud oskused

Kõik kolm mudelit demonstreerivad täiustatud võimeid loomuliku keele töötlemises, koodi genereerimises, arutluskäigus ja muudes tehisintellekti valdkondades.

Multimodaalsus (erineval määral):

Kõik kolm mudelit tunnistavad multimodaalsuse olulisust, kuigi toetuse tase ja fookus on erinevad.

Erinevused

Fookus ja põhivaldkonnad

• Gemini 2.0: Mitmekülgsus, multimodaalsus, agendifunktsioonid, lai valik rakendusi.
• DeepSeek: efektiivsus, arutluskäik, kodeerimine, matemaatika, avatud lähtekoodiga tarkvara, kulutõhusus.
• GPT-4.5: Vestlus, loomuliku keelega suhtlemine, faktiline täpsus, emotsionaalne intelligentsus.

Arhitektuurilised uuendused

DeepSeek sisaldab arhitektuurilisi uuendusi nagu MoE, GQA ja MLA, mille eesmärk on suurendada efektiivsust. GPT-4.5 keskendub juhendamata õppe ja joondustehnikate skaleerimisele vestlusoskuste parandamiseks.

Treeningandmed

DeepSeek rõhutab domeenispetsiifilisi treeningandmeid kodeerimise ja hiina keele jaoks, samas kui Gemini 2.0 ja GPT-4.5 kasutavad tõenäoliselt laiemaid ja mitmekesisemaid andmekogumeid.

Saadavus ja ligipääsetavus

DeepSeek tugineb suuresti avatud lähtekoodile ja pakub oma mudeleid erinevatel platvormidel. GPT-4.5 on peamiselt saadaval OpenAI enda platvormide ja API-de kaudu, astmelise juurdepääsumudeliga. Gemini 2.0 pakub laialdast kättesaadavust Google'i teenuste ja API-de kaudu.

Tugevused ja nõrkused

Igal mudelil on oma tugevused ja nõrkused, mis muudavad selle enam-vähem sobivaks teatud rakenduste jaoks.

Ametlike väljaannete ja sõltumatute hinnangute uurimine: ekspertide vaatenurk

Ametlikud väljaanded ja sõltumatud hinnangud kinnitavad sisuliselt käesolevas aruandes esitatud kolme mudeli tugevusi ja nõrkusi.

Ametlikud väljaanded

Google, DeepSeek AI ja OpenAI avaldavad regulaarselt ajaveebipostitusi, tehnilisi aruandeid ja võrdlustulemusi, tutvustades oma mudeleid ja võrreldes neid konkurentidega. Need väljaanded pakuvad väärtuslikku teavet mudelite tehniliste üksikasjade ja toimivuse kohta, kuid on oma olemuselt sageli turunduspõhised ja võivad esineda teatud kallutatusena.

Sõltumatud testid ja arvustused

Erinevad sõltumatud organisatsioonid, uurimisinstituudid ja tehisintellekti eksperdid viivad läbi omaenda mudelite teste ja hindamisi ning avaldavad oma tulemused ajaveebipostituste, artiklite, teaduspublikatsioonide ja võrdlusanalüüside vormis. Need sõltumatud hinnangud pakuvad objektiivsemat vaadet mudelite suhtelistele tugevustele ja nõrkustele ning aitavad kasutajatel teha teadliku otsuse õige mudeli valimisel.

Eelkõige kinnitavad sõltumatud arvustused DeepSeeki tugevusi matemaatika ja kodeerimise võrdlusalustes ning selle kulutõhusust võrreldes OpenAI-ga. GPT-4.5 kiidetakse selle paremate vestlusvõimete ja vähenenud hallutsinatsioonide määra eest, kuid esile tõstetakse ka selle nõrkusi keerulises arutluskäigus. Gemini 2.0 hinnatakse selle mitmekülgsuse ja multimodaalsete võimaluste eest, kuid selle jõudlus võib olenevalt konkreetsest võrdlusalusest erineda.

Tehisintellekti tulevik on mitmetahuline

Gemini 2.0, DeepSeeki ja GPT-4.5 võrdlev analüüs näitab selgelt, et igal mudelil on unikaalsed tugevused ja optimeerimised, mis muudavad selle konkreetseteks kasutusjuhtudeks paremini sobivaks. Puudub üks "parim" tehisintellekti mudel, vaid pigem mitmesugused mudelid, millel kõigil on oma eelised ja piirangud.

Kaksikud 2.0

Gemini 2.0 esitleb end mitmekülgse tooteperena, mis seab esikohale multimodaalsuse ja agendi funktsionaalsuse ning pakub mitmesuguseid variante, mis on kohandatud konkreetsetele vajadustele. See on ideaalne valik rakenduste jaoks, mis vajavad ulatuslikku multimodaalset tuge ning mis saavad kasu Gemini 2.0 tootepere kiirusest ja mitmekülgsusest.

DeepSeek

DeepSeek paistab silma oma arutluspõhise arhitektuuri, kulutõhususe ja avatud lähtekoodiga tarkvara kättesaadavuse poolest. See paistab silma tehnilistes valdkondades nagu kodeerimine ja matemaatika, muutes selle atraktiivseks valikuks arendajatele ja teadlastele, kes hindavad jõudlust, tõhusust ja läbipaistvust.

GPT-4.5

GPT-4.5 keskendub kasutajakogemuse parandamisele vestlustes, suurendades faktilist täpsust, vähendades hallutsinatsioone ja täiustades emotsionaalset intelligentsust. See on parim valik rakenduste jaoks, mis nõuavad loomulikku ja kaasahaaravat vestluskogemust, näiteks vestlusrobotid, virtuaalsed assistendid ja loovkirjutamine.

Multimodaalsus ja avatud lähtekood: järgmise tehisintellekti põlvkonna trendid

Parima mudeli valimine sõltub suuresti konkreetsest kasutusjuhtumist ja kasutaja prioriteetidest. Ettevõtted ja arendajad peaksid optimaalse valiku tegemiseks hoolikalt analüüsima oma vajadusi ja nõudeid ning kaaluma erinevate mudelite tugevusi ja nõrkusi.

Tehisintellekti mudelite kiire areng viitab sellele, et need mudelid jätkavad kiiret täiustumist ja arengut. Tulevased trendid võivad hõlmata multimodaalsuse veelgi suuremat integreerimist, täiustatud arutlusvõimet, suuremat ligipääsetavust avatud lähtekoodiga algatuste kaudu ja laiemat kättesaadavust erinevatel platvormidel. Jätkuvad jõupingutused kulude vähendamiseks ja tõhususe suurendamiseks soodustavad veelgi nende tehnoloogiate laialdast kasutuselevõttu ja rakendamist erinevates tööstusharudes.

Tehisintellekti tulevik ei ole monoliitne, vaid mitmekesine ja dünaamiline. Gemini 2.0, DeepSeek ja GPT-4.5 on vaid kolm näidet mitmekesisusest ja uuenduslikust vaimust, mis iseloomustab praegust tehisintellekti turgu. Eeldatakse, et need mudelid muutuvad tulevikus veelgi võimsamaks, mitmekülgsemaks ja kättesaadavamaks, muutes põhjalikult seda, kuidas me tehnoloogiaga suhtleme ja ümbritsevat maailma mõistame. Tehisintellekti teekond on alles alanud ja järgnevad aastad lubavad veelgi põnevamaid arenguid ja läbimurdeid.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus