Vezető AI-modellek összehasonlító elemzése: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 és GPT-4.5 az OpenAI-tól
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. március 24. / Frissítve: 2025. március 24. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Vezető MI-modellek összehasonlító elemzése: Gemini 2.0, DeepSeek és GPT-4.5 – Kép: Xpert.Digital
Részletes áttekintés a generatív mesterséges intelligencia jelenlegi helyzetéről (Olvasási idő: 39 perc / Nincs reklám / Nincs fizetős fal)
Az intelligens gépek felemelkedése
A mesterséges intelligencia (MI) területén példátlan fejlődés korában élünk. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) fejlesztése az elmúlt években olyan ütemet ért el, amely sok szakértőt és megfigyelőt meglepett. Ezek a kifinomult MI-rendszerek már nem csupán speciális alkalmazások eszközei; életünk egyre több területére behatolnak, megváltoztatva a munkavégzés, a kommunikáció és a körülöttünk lévő világ megértésének módját.
E technológiai forradalom élvonalában három modell áll, amelyek a tudományos közösségben és azon túl is nagy feltűnést keltenek: a Google DeepMind Gemini 2.0, a DeepSeek AI DeepSeek és az OpenAI GPT-4.5. Ezek a modellek a mesterséges intelligencia kutatásának és fejlesztésének jelenlegi állását képviselik. Lenyűgöző képességeket mutatnak számos tudományterületen, a természetes nyelvi feldolgozástól és a számítógépes kódgenerálástól kezdve az összetett logikai érvelésen át a kreatív tartalomkészítésig.
Ez a jelentés átfogó és összehasonlító elemzést végez e három modellről, részletesen megvizsgálva erősségeiket, gyengeségeiket és alkalmazási területeiket. A cél a csúcstechnológiás MI-rendszerek közötti különbségek és hasonlóságok mély megértése, valamint a lehetőségek és korlátaik felméréséhez szükséges megalapozottság biztosítása. Ennek során nemcsak a műszaki specifikációkat és a teljesítményadatokat vizsgáljuk meg, hanem a modelleket formáló fejlesztők mögöttes filozófiai és stratégiai megközelítéseit is.
Alkalmas:
Az MI-verseny dinamikája: Az óriások háromoldalú csatája
A mesterséges intelligencia területén az uralkodásért folytatott verseny intenzív, és néhány, de nagyon befolyásos szereplő uralja. A Google DeepMind, a DeepSeek AI és az OpenAI nemcsak technológiai vállalatok, hanem kutatóintézetek is, amelyek a mesterséges intelligencia innovációjának élvonalában állnak. Modelleik nemcsak termékek, hanem a mesterséges intelligencia jövőjéről és társadalmi szerepéről alkotott elképzeléseik megnyilvánulásai is.
A Google DeepMind, mély kutatási gyökerekkel és hatalmas számítási kapacitással, sokoldalú és multimodális megközelítést alkalmaz a Gemini 2.0-val. A vállalat a mesterséges intelligencia jövőjét olyan intelligens ágensekben képzeli el, amelyek képesek komplex, valós feladatokat kezelni, miközben zökkenőmentesen feldolgozzák és generálják a különféle típusú információkat – szöveget, képeket, hanganyagokat és videókat.
A DeepSeek AI, egy feltörekvő kínai vállalat, nevet szerzett magának a DeepSeek segítségével, amely kiemelkedő hatékonyságával, erős logikai képességeivel és a nyílt forráskód iránti elkötelezettségével tűnik ki. A DeepSeek kihívóként pozicionálja magát a mesterséges intelligencia piacán, erőteljes, mégis elérhető alternatívát kínálva a már bejáratott óriások modelljeire.
Az OpenAI, amely a ChatGPT-ről és a GPT modellcsaládról ismert, ismét mérföldkövet állított a párbeszédes mesterséges intelligencia fejlesztésében a GPT-4.5-tel. Az OpenAI olyan modellek létrehozására összpontosít, amelyek nemcsak intelligensek, hanem intuitívak, empatikusak és képesek mélyebb szinten interakcióba lépni az emberekkel. A GPT-4.5 ezt a víziót testesíti meg, és célja, hogy feszegesse az ember-gép kommunikáció határait.
Gemini 2.0: MI-modellek családja az ágensek korában
A Gemini 2.0 nem csupán egyetlen modell, hanem a Google DeepMind által fejlesztett, a modern MI-ökoszisztéma sokrétű igényeinek kielégítésére szolgáló mesterséges intelligencia rendszerek egy teljes családja. Ez a család különféle változatokat tartalmaz, amelyek mindegyike az adott alkalmazási területekhez és teljesítménykövetelményekhez van szabva.
Alkalmas:
Legfrissebb fejlemények és bejelentések (2025. márciusi állapot szerint): A Gemini család növekszik
2025 folyamán a Google DeepMind folyamatosan új tagokat vezetett be a Gemini 2.0 családba, aláhúzva ambícióit a mesterséges intelligencia piacon. Különösen figyelemre méltó a Gemini 2.0 Flash és a Gemini 2.0 Flash-Lite általános elérhetősége, amelyeket a fejlesztők számára hatékony és költséghatékony opcióként pozicionáltak.
A Google maga is „igásló” modellként írja le a Gemini 2.0 Flash-t. Ez a megnevezés kiemeli erősségeit a sebesség, a megbízhatóság és a sokoldalúság tekintetében. Úgy tervezték, hogy nagy teljesítményt nyújtson alacsony késleltetéssel, így ideális olyan alkalmazásokhoz, ahol a gyors válaszidő kritikus fontosságú, például chatbotokhoz, valós idejű fordításokhoz vagy interaktív alkalmazásokhoz.
A Gemini 2.0 Flash-Lite ezzel szemben a maximális költséghatékonyságot célozza meg. Ez a modell nagy áteresztőképességű alkalmazásokhoz van optimalizálva, ahol a kérésenkénti alacsony üzemeltetési költségek kulcsfontosságúak, mint például a tömeges szövegfeldolgozás, az automatizált tartalommoderálás vagy a mesterséges intelligencia által nyújtott szolgáltatások erőforrás-korlátozott környezetben történő nyújtása.
Ezen általánosan elérhető modellek mellett a Google kísérleti verziókat is bejelentett, mint például a Gemini 2.0 Pro és a Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Ezek a modellek még fejlesztés alatt állnak, és arra szolgálnak, hogy feltárják a mesterséges intelligencia kutatásában rejlő lehetőségek határait, valamint hogy korai visszajelzéseket gyűjtsenek a fejlesztőktől és kutatóktól.
A Gemini 2.0 Pro-t a család legerősebb modelljeként tartják számon, különösen a kódolás és a világismeret terén. Figyelemre méltó tulajdonsága a rendkívül hosszú, 2 millió tokenből álló kontextusablak. Ez azt jelenti, hogy a Gemini 2.0 Pro képes rendkívül nagy mennyiségű szöveg feldolgozására és megértésére, így ideális az összetett kapcsolatok mélyreható megértését igénylő feladatokhoz, például kiterjedt dokumentációk elemzéséhez, összetett kérdések megválaszolásához vagy nagy szoftverprojektek kódjának generálásához.
A Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental ezzel szemben az érvelési képességek fejlesztésére összpontosít. Ez a modell képes explicit módon reprezentálni a gondolkodási folyamatát a teljesítmény javítása és a mesterséges intelligencia által hozott döntések magyarázhatóságának növelése érdekében. Ez a funkció különösen fontos azokon az alkalmazási területeken, ahol a mesterséges intelligencia által hozott döntések átláthatósága és nyomon követhetősége kulcsfontosságú, például az orvostudományban, a pénzügyekben és a jogban.
A Gemini 2.0-val kapcsolatos legújabb fejlemények egy másik fontos aspektusa, hogy a Google megszüntette a Gemini 1.x sorozat régebbi modelljeinek, valamint a PaLM és Codey modelleknek a gyártását. A vállalat határozottan javasolja, hogy ezen régebbi modellek felhasználói a szolgáltatáskiesések elkerülése érdekében térjenek át a Gemini 2.0 Flash verzióra. Ez a lépés arra utal, hogy a Google bízik a Gemini 2.0 generáció architektúrájának és teljesítményének fejlődésében, és azt tervezi, hogy a jövőbeni mesterséges intelligencia szolgáltatásainak platformjaként pozicionálja azt.
A Gemini 2.0 Flash globális elérhetőségét hangsúlyozza, hogy a Gemini webes alkalmazáson keresztül több mint 40 nyelven és több mint 230 országban és területen érhető el. Ez jól mutatja a Google elkötelezettségét a fejlett mesterséges intelligencia technológiához való hozzáférés demokratizálása, valamint a világszerte elérhető és használható mesterséges intelligenciáról alkotott elképzelését.
Architekturális áttekintés és technológiai alapok: Fókuszban a multimodalitás és az ágensfunkciók
A Gemini 2.0 családot a nulláról az „ágenskorszakra” tervezték. Ez azt jelenti, hogy a modellek nemcsak szöveg megértésére és generálására szolgálnak, hanem képesek a való világgal való interakcióra is, eszközök használatára, képek generálására, valamint beszéd megértésére és előállítására. Ezek a multimodális képességek és ágensfunkciók a jövőbeli mesterséges intelligencia alkalmazások igényeire való mélyreható építészeti összpontosítás eredményei.
A Gemini 2.0 különböző verziói mindegyike más-más területre összpontosít, hogy a felhasználási esetek széles skáláját lefedje. A Gemini 2.0 Flash sokoldalú, alacsony késleltetésű modellként készült, amely a feladatok széles skálájához alkalmas. A Gemini 2.0 Pro ezzel szemben a kódolásra, a világismeretre és a hosszú kontextusokra specializálódott, és azokat a felhasználókat célozza meg, akiknek ezeken a területeken kiemelkedő teljesítményre van szükségük. A Gemini 2.0 Flash-Lite költségoptimalizált alkalmazásokhoz készült, egyensúlyt kínálva a teljesítmény és a gazdaságosság között. Végül a Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental célja az érvelési képességek javítása, és új módszereket keres a mesterséges intelligencia modellek logikai gondolkodási folyamatainak javítására.
A Gemini 2.0 architektúra egyik kulcsfontosságú jellemzője a multimodális bemenet támogatása. A modellek képesek szöveget, kódot, képeket, hangot és videót feldolgozni bemenetként, így integrálva a különböző érzékszervi modalitásokból származó információkat. A kimenet is lehet multimodális, a Gemini 2.0 képes szöveg, képek és hang generálására. Egyes kimeneti modalitások, például a videó, jelenleg privát előzetes verzióban érhetők el, és várhatóan a jövőben általánosan elérhetővé válnak.
A Gemini 2.0 lenyűgöző teljesítménye a Google speciális hardverekbe történő befektetésének is köszönhető. A vállalat saját Trillium TPU-ira (Tensor Processing Units) támaszkodik, amelyeket kifejezetten a mesterséges intelligencia számításainak felgyorsítására terveztek. Ez az egyedi fejlesztésű hardver lehetővé teszi a Google számára, hogy hatékonyabban tanítsa és futtassa mesterséges intelligencia modelljeit, így versenyelőnyre tegyen szert a mesterséges intelligencia piacán.
A Gemini 2.0 multimodalitásra és a mesterséges intelligencia alapú ágensek valós világgal való interakciójának lehetővé tételére irányuló architektúrája kulcsfontosságú megkülönböztető jegye a többi mesterséges intelligencia modelltől. A Gemini 2.0 családon belüli különböző változatok megléte moduláris megközelítést sugall, amely lehetővé teszi a Google számára, hogy rugalmasan igazítsa a modelleket az adott teljesítmény- vagy költségkövetelményekhez. A saját hardver használata hangsúlyozza a Google hosszú távú elkötelezettségét a mesterséges intelligencia infrastruktúra fejlesztése iránt, valamint azt az elhatározását, hogy vezető szerepet töltsön be a mesterséges intelligencia korában.
Képzési adatok: hatókör, források és a tanulás művészete
Bár a Gemini 2.0 betanítási adatainak pontos hatóköréről és összetételéről nem állnak nyilvánosan rendelkezésre részletes információk, a modell képességei arra utalnak, hogy hatalmas adathalmazokon képezték ki. Ezek az adathalmazok valószínűleg terabájt vagy akár petabájtnyi szöveges és kódadatot, valamint a 2.0 verziók multimodális adatait tartalmazzák, beleértve a képeket, hanganyagokat és videókat.
A Google felbecsülhetetlen értékű adatbányával rendelkezik, amely az internet minden tájáról származik, beleértve digitalizált könyveket, tudományos publikációkat, híreket, közösségi média bejegyzéseket és számtalan más forrást. Ez a hatalmas adatmennyiség képezi az alapját a Google mesterséges intelligencia modelljeinek betanításának. Feltételezhető, hogy a Google kifinomult módszereket alkalmaz a betanítási adatok minőségének és relevanciájának biztosítására, valamint az esetleges torzítások vagy nem kívánt tartalmak kiszűrésére.
A Gemini 2.0 multimodális képességei megkövetelik kép-, hang- és videóadatok bevonását a betanítási folyamatba. Ezek az adatok valószínűleg különböző forrásokból származnak, beleértve a nyilvánosan elérhető képadatbázisokat, hangarchívumokat, videóplatformokat és esetleg a Google saját adatkészleteit. A multimodális adatgyűjtés és -feldolgozás kihívása abban rejlik, hogy értelmes módon integrálják a különböző adatmodalitásokat, és biztosítsák, hogy a modell megtanulja a közöttük lévő kapcsolatokat és összefüggéseket.
A Gemini 2.0-hoz hasonló nagyméretű nyelvi modellek betanítási folyamata rendkívül számításigényes, és nagy teljesítményű szuperszámítógépek, valamint speciális mesterséges intelligencia hardver használatát igényli. Ez egy iteratív folyamat, amelyben a modell ismételten betanítási adatokat kap, és paramétereit addig módosítják, amíg el nem végzi a kívánt feladatokat. Ez a folyamat hetekig vagy akár hónapokig is eltarthat, és megköveteli az alapul szolgáló algoritmusok és a gépi tanulás bonyolultságának mélyreható ismeretét.
Főbb képességek és sokrétű alkalmazások: Gemini 2.0 működés közben
A Gemini 2.0 Flash, Pro és Flash-Lite lenyűgöző képességválasztékot kínálnak, így számos alkalmazáshoz alkalmasak különböző iparágakban és szektorokban. Főbb jellemzők:
Multimodális bemenet és kimenet
A szöveg, kód, képek, hanganyagok és videók feldolgozásának és generálásának képessége új lehetőségeket nyit meg az ember-gép interakció és a multimodális tartalmak létrehozása terén.
Szerszámhasználat
A Gemini 2.0 külső eszközöket és API-kat használhat az információk eléréséhez, műveletek végrehajtásához és összetett feladatok kezeléséhez. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy túllépjen saját képességein, és alkalmazkodjon a dinamikus környezetekhez.
Hosszú kontextus ablakok
Különösen a Gemini 2.0 Pro, 2 millió tokenes kontextusablakkal, képes rendkívül hosszú szövegek feldolgozására és megértésére, így ideális olyan feladatokhoz, mint a terjedelmes dokumentumok elemzése vagy a hosszú beszélgetések összefoglalása.
Fejlettebb érvelés
A Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental kísérleti verziójának célja a modell logikus gondolkodási folyamatainak fejlesztése, valamint a bonyolultabb problémák megoldására és racionális döntések meghozatalára való képességének növelése.
Kódolás
A Gemini 2.0 Pro kiválóan teljesít a kódolásban, és kiváló minőségű kódot képes generálni különféle programozási nyelveken, hibákat észlelni és kijavítani a kódban, valamint segíteni a szoftverfejlesztésben.
Függvényhívás
A függvények meghívásának képessége lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy más rendszerekkel és alkalmazásokkal kommunikáljon, és automatizálja az összetett munkafolyamatokat.
A Gemini 2.0 alkalmazási lehetőségei gyakorlatilag korlátlanok. Íme néhány példa:
Tartalomkészítés
Szövegek, cikkek, blogbejegyzések, forgatókönyvek, versek, zene és egyéb kreatív tartalmak generálása különféle formátumokban és stílusokban.
automatizálás
Rutinfeladatok automatizálása, adatelemzés, folyamatoptimalizálás, ügyfélszolgálat és egyéb üzleti folyamatok.
Kódolási támogatás
Szoftverfejlesztők támogatása kódgenerálásban, hibajavításban, kóddokumentációban és új programozási nyelvek elsajátításában.
Továbbfejlesztett keresési élmény
Intelligensebb és kontextuálisabb keresési eredmények, amelyek túlmutatnak a hagyományos kulcsszókereséseken, segítve a felhasználókat összetett kérdések megválaszolásában és az információk mélyebb megértésében.
Üzleti és vállalati alkalmazások
Bevezetés olyan területeken, mint a marketing, az értékesítés, a humánerőforrás, a pénzügy, a jog és az egészségügy a hatékonyság, a döntéshozatal és az ügyfél-elégedettség javítása érdekében.
Gemini 2.0: Transzformatív MI-ügynök a mindennapi élethez és a munkához
Olyan konkrét projektek, mint a Project Astra, amely egy univerzális MI-asszisztens jövőbeli képességeit vizsgálja, vagy a Project Mariner, egy böngészőautomatizálási prototípus, a Gemini 2.0 gyakorlati alkalmazásait mutatják be. Ezek a projektek azt mutatják, hogy a Google a Gemini technológiát nemcsak az egyes feladatokhoz szükséges eszközként tekinti, hanem átfogó MI-megoldások fejlesztésének alapjának is, amelyek képesek támogatni az embereket a mindennapi életükben és a szakmai tevékenységeikben.
A Gemini 2.0 modellcsalád sokoldalúsága lehetővé teszi a széleskörű felhasználást, az általános alkalmazásoktól kezdve a speciális területekig, mint például a kódolás és az összetett gondolkodás. Az ágensfunkciókra való összpontosítás a proaktívabb és segítőkészebb MI-rendszerek felé mutató trendet jelzi, amelyek nemcsak parancsokra reagálnak, hanem képesek önállóan cselekedni és problémákat megoldani.
Alkalmas:
Elérhetőség és hozzáférhetőség felhasználók és fejlesztők számára: MI mindenkinek
A Google aktívan dolgozik azon, hogy a Gemini 2.0 elérhető legyen mind a fejlesztők, mind a végfelhasználók számára. A Gemini 2.0 Flash és Flash-Lite a Gemini API-n keresztül érhető el a Google AI Studio és a Vertex AI szolgáltatásokban. A Google AI Studio egy webalapú fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kísérletezzenek a Gemini 2.0-val, prototípusokat hozzanak létre és MI-alkalmazásokat építsenek. A Vertex AI a Google felhőalapú gépi tanulási platformja, amely átfogó eszköz- és szolgáltatáscsomagot kínál a MI-modellek betanításához, telepítéséhez és kezeléséhez.
A Gemini 2.0 Pro kísérleti verziója szintén elérhető a Vertex AI-ban, de inkább a haladó felhasználóknak és kutatóknak szól, akik szeretnék felfedezni a modell legújabb funkcióit és képességeit.
A Gemini 2.0 Flash Experimental csevegésre optimalizált verziója elérhető a Gemini webes alkalmazásban és mobilalkalmazásban. Ez lehetővé teszi a végfelhasználók számára, hogy beszélgetési környezetben tapasztalják meg a Gemini 2.0 képességeit, és visszajelzést adjanak, amely hozzájárul a modell további fejlesztéséhez.
Továbbá a Gemini integrálva van a Google Workspace alkalmazásokba, mint például a Gmail, a Dokumentumok, a Táblázatok és a Diák. Ez az integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Gemini 2.0 mesterséges intelligencia által nyújtott képességeit közvetlenül kihasználják a napi munkafolyamataik során, például e-mailek írásakor, dokumentumok létrehozásakor, táblázatokban lévő adatok elemzésekor vagy prezentációk készítésekor.
A Gemini 2.0 szakaszos kiadása, a kísérleti verzióktól az általánosan elérhető modellekig, lehetővé teszi a szabályozott bevezetést és a felhasználói visszajelzések gyűjtését. Ez a Google stratégiájának kulcsfontosságú aspektusa, amelynek célja, hogy a modellek stabilak, megbízhatóak és felhasználóbarátak legyenek, mielőtt szélesebb közönség számára elérhetővé válnának. A széles körben használt platformokkal, például a Google Workspace-szel való integráció megkönnyíti a széles felhasználói bázis számára a modell képességeinek kihasználását, és segít a mesterséges intelligencia integrálásában az emberek mindennapi életébe.
Ismert erősségek és gyengeségek: Őszinte pillantás a Gemini 2.0-ra
A Gemini 2.0 számos dicséretet kapott a mesterséges intelligencia közösségében és a kezdeti felhasználói tesztek során lenyűgöző képességei miatt. A jelentett erősségek közé tartoznak:
Továbbfejlesztett multimodális képességek
A Gemini 2.0 felülmúlja elődeit és számos más modellt a multimodális adatok feldolgozásában és generálásában, így ideális széles körű alkalmazásokhoz a média, a kommunikáció és a kreatív iparágak területén.
Gyorsabb feldolgozás
A Gemini 2.0 Flash és Flash-Lite sebességre optimalizáltak és alacsony késleltetést kínálnak, így ideálisak valós idejű alkalmazásokhoz és interaktív rendszerekhez.
Jobb érvelés és kontextuális megértés
A Gemini 2.0 a logikus gondolkodás és az összetett kontextusok megértésének fejlődését mutatja be, ami pontosabb és relevánsabb válaszokhoz és eredményekhez vezet.
Kiváló teljesítmény hosszú kontextusok kódolásában és feldolgozásában
A Gemini 2.0 Pro különösen lenyűgöző a kódgenerálás és -elemzés terén nyújtott képességeivel, valamint a rendkívül hosszú kontextusablakkal, amelyek lehetővé teszik nagy mennyiségű szöveg feldolgozását.
Ezen lenyűgöző erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a Gemini 2.0-nak még van mit fejlesztenie. A jelentett gyengeségek közé tartoznak:
Potenciális torzulások
Sok más nagyméretű nyelvi modellhez hasonlóan a Gemini 2.0 is tükrözhet torzításokat a betanítási adataiban, ami elfogult vagy diszkriminatív eredményekhez vezethet. A Google aktívan dolgozik ezen torzítások azonosításán és minimalizálásán.
Korlátok a komplex valós idejű problémamegoldásban
Bár a Gemini 2.0 fejlődést mutat az érvelésben, valós időben nagyon összetett problémák esetén is elérheti a határait, különösen a bizonyos típusú érvelési feladatokra optimalizált speciális modellekhez képest.
Fejlesztésre szorul a Gmailben található íráskészítő eszköz
Néhány felhasználó arról számolt be, hogy a Gmailben található, Gemini 2.0-n alapuló szövegszerkesztő eszköz még nem minden szempontból tökéletes, és van még mit fejleszteni, például a stilisztikai egységesség vagy az egyes felhasználói preferenciák figyelembevétele tekintetében.
A Grokhoz és a GPT-4-hez hasonló versenytársakhoz képest a Gemini 2.0 erősségeket mutat a multimodális feladatokban, de bizonyos gondolkodási teljesítménymutatókban lemaradhat. Fontos hangsúlyozni, hogy a mesterséges intelligencia piaca nagyon dinamikus, és a különböző modellek relatív teljesítménye folyamatosan változik.
Összességében a Gemini 2.0 lenyűgöző képességeket kínál, és jelentős előrelépést jelent a nagyméretű nyelvi modellek fejlesztésében. Más LLM-ekhez hasonlóan azonban kihívásokkal néz szembe az elfogultság és a következetes érvelés tekintetében minden feladatban. A Google DeepMind folyamatos fejlesztése és a Gemini 2.0 tökéletesítése várhatóan tovább minimalizálja ezeket a gyengeségeket és fokozza az erősségeit a jövőben.
Releváns benchmarkok és teljesítmény-összehasonlítások eredményei: A számok magukért beszélnek
A benchmark adatok azt mutatják, hogy a Gemini 2.0 Flash és Pro jelentős teljesítménynövekedést mutatnak elődeikhez képest számos elismert benchmarkban, mint például az MMLU (Massive Multitask Language Understanding), a LiveCodeBench, a Bird-SQL, a GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), a MATH, a HiddenMath, a Global MMLU, az MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), a COGoST2 (Conversational Voice to Speech Translation) és az EgoSchema.
A Gemini 2.0 különböző verziói eltérő erősségeket mutatnak, a Pro általában jobban teljesít az összetettebb feladatokban, míg a Flash és a Flash-Lite a sebességre és a költséghatékonyságra vannak optimalizálva.
Más cégek, például a GPT-4o és a DeepSeek modelljeihez képest a relatív teljesítmény az adott benchmarktól és az összehasonlított modellektől függően változik. Például a Gemini 2.0 felülmúlja a Flash 1.5 Pro-t a kulcsfontosságú benchmarkokban, miközben kétszer olyan gyors. Ez kiemeli a Google által a Gemini architektúra fejlődésével elért hatékonyságnövekedést.
A Gemini 2.0 Pro magasabb pontszámokat ér el, mint a Gemini 1.5 Pro olyan területeken, mint az SWE-bench pontossága (szoftverfejlesztési teljesítménymutató), a kód hibakeresési sebessége és a többfájlos konzisztencia. Ezek a fejlesztések különösen relevánsak a szoftverfejlesztők és a mesterséges intelligenciát használó vállalatok számára a kódgeneráláshoz és -elemzéshez.
Az olyan matematikai tesztekben, mint a MATH és a HiddenMath, a 2.0 modellek szintén jelentős fejlődést mutatnak elődeikhez képest. Ez arra utal, hogy a Google előrelépést tett a Gemini 2.0 érvelési képességeinek fejlesztésében, különösen a logikus gondolkodást és matematikai megértést igénylő területeken.
Fontos azonban megjegyezni, hogy a benchmark eredmények csak a teljes kép egy részét képviselik. Egy MI-modell tényleges teljesítménye valós alkalmazásokban az adott követelményektől és kontextustól függően változhat. Mindazonáltal a benchmark adatok értékes betekintést nyújtanak a különböző modellek relatív erősségeibe és gyengeségeibe, és lehetővé teszik teljesítményük objektív összehasonlítását.
🎯🎯🎯 Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | BD, K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása
Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital
Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.
Bővebben itt:
Költséghatékony MI úttörő: DeepSeek R2 kontra MI óriások - egy erőteljes alternatíva
Költséghatékony MI-úttörő: DeepSeek kontra MI-óriások – egy erőteljes alternatíva – Kép: Xpert.Digital
DeepSeek: A hatékony kihívó, aki az érvelésre és a nyílt forráskódra összpontosít
A DeepSeek egy, a DeepSeek AI által fejlesztett mesterséges intelligencia modell, amelyet figyelemre méltó hatékonysága, erős érvelési képessége és a nyílt forráskód iránti elkötelezettsége különböztet meg. A DeepSeek, amelyet a már bejáratott MI-óriások modelljeinek hatékony és költséghatékony alternatívájaként pozicionáltak, már jelentős figyelmet kapott a MI-közösségen belül.
Építészeti keretrendszer és műszaki specifikációk: Hatékonyság az innováció révén
A DeepSeek egy módosított Transformer architektúrát használ, amely a hatékonyságot helyezi előtérbe a Grouped Query Attention (GQA) és a dinamikus Sparse Activation (Mixture of Experts – MoE) segítségével. Ezek az architekturális újítások lehetővé teszik a DeepSeek számára, hogy viszonylag alacsony számítási erőforrások mellett is nagy teljesítményt érjen el.
A DeepSeek R1 modell, a DeepSeek első nyilvánosan elérhető verziója, 671 milliárd paraméterrel rendelkezik, de tokenenként csak 37 milliárd aktiválódik. Ez a „ritkás aktiválási” megközelítés jelentősen csökkenti a számítási költségeket a következtetés során, mivel a modellnek csak kis része aktív minden bemenetnél.
A DeepSeek egy másik fontos architektúrális jellemzője a Multi-Head Latent Attention (MLA) mechanizmus. Az MLA optimalizálja a Transformer architektúra központi elemét képező figyelemmechanizmust, és javítja a modellben az információfeldolgozás hatékonyságát.
A DeepSeek a teljesítmény és a gyakorlati korlátok egyensúlyozására összpontosít, különösen a kódgenerálás és a többnyelvű támogatás terén. A modellt úgy tervezték, hogy kiváló eredményeket érjen el ezeken a területeken, miközben költséghatékony és erőforrás-hatékony marad.
A DeepSeek által használt MoE architektúra a mesterséges intelligencia modellt különálló alhálózatokra osztja, amelyek mindegyike a bemeneti adatok egy részhalmazára specializálódott. A betanítás és a következtetés során az alhálózatoknak csak egy részhalmaza aktiválódik minden bemenethez, ami jelentősen csökkenti a számítási költségeket. Ez a megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy egy nagyon nagyméretű, sok paraméterrel rendelkező modellt tanítson be és futtasson anélkül, hogy túlzottan megnövelné a következtetés sebességét vagy költségeit.
Betekintés a betanítási adatokba: Minőség a mennyiség felett és a specializáció értéke
A DeepSeek nagy hangsúlyt fektet a területspecifikus betanítási adatokra, különösen a kódolás és a kínai nyelv esetében. A vállalat úgy véli, hogy a betanítási adatok minősége és relevanciája fontosabb egy MI-modell teljesítménye szempontjából, mint puszta mennyiségük.
A DeepSeek-V3 betanító korpusza 14,8 billió tokent tartalmaz. Ezen adatok jelentős része a kódolásra és a kínai nyelvre összpontosító, domain-specifikus forrásokból származik. Ez lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy kivételesen jól teljesítsen ezeken a területeken.
A DeepSeek betanítási módszertana magában foglalja a megerősítéses tanulást (RL), beleértve az egyedi Pure-RL megközelítést a DeepSeek-R1-Zero esetében és a hidegindítási adatok használatát a DeepSeek-R1 esetében. A megerősítéses tanulás egy gépi tanulási módszer, amelyben egy ágens úgy tanul meg viselkedni egy adott környezetben, hogy jutalmat kap a kívánt cselekvésekért, és büntetést a nem kívánt cselekvésekért.
A DeepSeek-R1-Zero nyelvet kezdeti felügyelt finomhangolás (SFT) nélkül képezték ki, hogy a gondolkodási készségeket pusztán megerősítéses tanuláson keresztül fejlesszék. A felügyelt finomhangolás egy gyakori technika, ahol egy előre betanított nyelvi modellt egy kisebb, annotált adathalmazzal finomhangolnak, hogy javítsák a teljesítményét adott feladatokon. A DeepSeek azonban kimutatta, hogy SFT nélkül, pusztán a megerősítéses tanulás használatával is lehetséges erős gondolkodási készségeket elérni.
A DeepSeek-R1 ezzel szemben a hidegindítási adatokat integrálja a megerősítéses tanulás előtt, hogy szilárd alapot teremtsen mind az érvelési, mind a nem érvelési feladatokhoz. A hidegindítási adatok olyan adatok, amelyeket a betanítás elején használnak, hogy a modell alapvető ismereteket kapjon a nyelvről és a világról. A hidegindítási adatok és a megerősítéses tanulás kombinálásával a DeepSeek olyan modellt tud betanítani, amely erős érvelési készségekkel és széleskörű általános ismeretekkel is rendelkezik.
Az RL betanítási folyamat optimalizálására, valamint a betanítás stabilitásának és hatékonyságának javítására fejlett technikákat, például a csoportos relatív házirend-optimalizálást (GRPO) is alkalmaznak.
Alkalmas:
Alapvető képességek és lehetséges felhasználási esetek: DeepSeek működés közben
A DeepSeek-R1 számos alapvető képességgel rendelkezik, amelyek ideálissá teszik különféle felhasználási esetekre:
Erős érvelési készségek
A DeepSeek-R1 kiemelkedően teljesít a logikus gondolkodásban és a problémamegoldásban, különösen olyan területeken, mint a matematika és a kódolás.
Kiváló teljesítmény kódolásban és matematikában
A benchmark adatok azt mutatják, hogy a DeepSeek-R1 gyakran jobban teljesít, mint sok más modell a kódolási és matematikai benchmarkokban, beleértve az OpenAI néhány modelljét is.
Többnyelvű támogatás
A DeepSeek-R1 több nyelvet is támogat, így vonzóvá teszi a globális alkalmazások és a többnyelvű felhasználók számára.
Költséghatékonyság
A DeepSeek-R1 hatékony architektúrája lehetővé teszi a modell viszonylag alacsony számítási költségekkel történő működtetését, így költséghatékony megoldást kínál a vállalkozások és a fejlesztők számára.
Nyílt forráskódú elérhetőség
A DeepSeek AI elkötelezett a nyílt forráskódú filozófia iránt, és számos modelljét, köztük a DeepSeek LLM-et és a DeepSeek Coder-t is, nyílt forráskódúként teszi elérhetővé. Ez elősegíti az átláthatóságot, az együttműködést és a mesterséges intelligencia technológia közösség általi továbbfejlesztését.
A DeepSeek-R1 lehetséges felhasználási esetei a következők:
Tartalomkészítés
Műszaki szövegek, dokumentációk, jelentések és egyéb tartalmak generálása, amelyek nagyfokú pontosságot és részletességet igényelnek.
AI Oktató
Intelligens oktatóként való alkalmazás matematika, számítástechnika és más műszaki tudományágak területén, a tanulók problémamegoldásának és összetett fogalmak megértésének támogatására.
Fejlesztőeszközök
Integráció fejlesztői környezetekbe és eszközökbe a szoftverfejlesztők támogatására a kódgenerálásban, hibakeresésben, kódelemzésben és optimalizálásban.
Építészet és várostervezés
A DeepSeek mesterséges intelligenciáját az építészetben és a várostervezésben is használják, beleértve a térinformatikai adatok feldolgozását és a vizualizációkhoz szükséges kódgenerálást. Ez jól mutatja a DeepSeek azon potenciálját, hogy hozzáadott értéket teremtsen még a speciális és összetett alkalmazási területeken is.
A DeepSeek-R1 képes összetett problémákat megoldani azáltal, hogy azokat különálló lépésekre bontja, és átláthatóvá teszi a gondolkodási folyamatot. Ez a képesség különösen értékes azokon az alkalmazási területeken, ahol a mesterséges intelligencia által hozott döntések nyomon követhetősége és magyarázhatósága fontos.
Elérhetőség és licencelési lehetőségek: Nyílt forráskód az innováció és az akadálymentesítés érdekében
A DeepSeek határozottan támogatja a nyílt forráskódú programokat, és számos modelljét nyílt forráskódú licencek alatt adta ki. A DeepSeek LLM és a DeepSeek Coder nyílt forráskódúként érhetők el, és a közösség szabadon használhatja, módosíthatja és továbbfejlesztheti őket.
A DeepSeek-R1 az MIT licenc alatt jelenik meg, amely egy nagyon liberális, nyílt forráskódú licenc, és lehetővé teszi a modell kereskedelmi és nem kereskedelmi célú felhasználását, módosítását és terjesztést. Ez a nyílt forráskódú stratégia különbözteti meg a DeepSeeket számos más mesterséges intelligencia fejlesztő cégtől, amelyek jellemzően saját tulajdonúnak tartják modelljeiket.
A DeepSeek-R1 számos platformon elérhető, többek között a Hugging Face, az Azure AI Foundry, az Amazon Bedrock és az IBM watsonx.ai kínálatában. A Hugging Face egy népszerű platform mesterséges intelligencia modellek és adatkészletek közzétételére és megosztására. Az Azure AI Foundry, az Amazon Bedrock és az IBM watsonx.ai olyan felhőplatformok, amelyek API-kon keresztül biztosítanak hozzáférést a DeepSeek-R1-hez és más mesterséges intelligencia modellekhez.
A DeepSeek modelljei arról ismertek, hogy költséghatékonyak a versenytársakhoz képest, mind a betanítási, mind a következtetési költségek tekintetében. Ez jelentős előnyt jelent azoknak a vállalatoknak és fejlesztőknek, akik mesterséges intelligencia technológiát szeretnének integrálni termékeikbe és szolgáltatásaikba, de figyelembe kell venniük a költségvetésüket.
A DeepSeek elkötelezettsége a nyílt forráskód és a költséghatékonyság iránt vonzó opcióvá teszi a felhasználók széles köre számára, a kutatóktól és fejlesztőktől kezdve a vállalkozásokig és szervezetekig. A nyílt forráskódú szoftverek elérhetősége elősegíti az átláthatóságot, az együttműködést és a DeepSeek technológia gyorsabb fejlesztését a mesterséges intelligencia közössége által.
Alkalmas:
Jelentett erősségek és gyengeségek: Kritikus áttekintés a DeepSeekről
A DeepSeek nagy elismerést kapott a mesterséges intelligencia közösségében a kódolás, a matematika és az érvelés terén elért erősségeiért. A jelentett erősségek a következők:
Kiváló teljesítmény kódolásban és matematikában
A benchmark adatok és a független értékelések megerősítik a DeepSeek-R1 kiemelkedő teljesítményét a kódolási és matematikai benchmarkokban, gyakran jobbat, mint az OpenAI modellek teljesítménye.
Költséghatékonyság
A DeepSeek-R1 hatékony architektúrája lehetővé teszi, hogy a modell alacsonyabb számítási költségekkel fusson, mint sok más hasonló modell.
Nyílt forráskódú elérhetőség
A DeepSeek modellek nyílt forráskódú licencelése elősegíti az átláthatóságot, az együttműködést és az innovációt a mesterséges intelligencia közösségében.
Erős érvelési készségek
A DeepSeek-R1 lenyűgöző képességeket mutat a logikus gondolkodás és a problémamegoldás terén, különösen műszaki területeken.
Ezen erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a DeepSeeknek még van mit fejlesztenie. A jelentett gyengeségek a következők:
Potenciális torzulások
Mint minden nagy nyelvi modell, a DeepSeek is tükrözhet torzításokat a betanítási adataiban, bár a DeepSeek AI igyekszik minimalizálni ezeket.
Kisebb ökoszisztéma a hagyományos szolgáltatókhoz képest
A DeepSeek egy viszonylag fiatal vállalat, és még nem rendelkezik ugyanolyan kiterjedt eszköz-, szolgáltatás- és közösségi erőforrás-ökoszisztémával, mint a már bejáratott szolgáltatók, mint például a Google vagy az OpenAI.
Korlátozott multimodális támogatás a szövegen és kódon túl
A DeepSeek elsősorban szöveg- és kódfeldolgozásra összpontosít, és jelenleg nem kínál átfogó multimodális támogatást képekhez, hangokhoz és videókhoz, mint a Gemini 2.0.
Továbbra is emberi felügyeletet igényel
Bár a DeepSeek-R1 számos területen lenyűgöző teljesítményt nyújt, kritikus használati esetekben továbbra is szükség van emberi felügyeletre és validációra a hibák vagy a nem kívánt eredmények elkerülése érdekében.
Alkalmi hallucinációk
Mint minden nagy nyelvi modell, a DeepSeek is időnként hallucinációkat okozhat, azaz hamis vagy irreleváns információkat generálhat.
nagy számítási erőforrásoktól való függőség
A DeepSeek-R1 betanítása és működtetése jelentős számítási erőforrásokat igényel, bár a modell hatékony architektúrája csökkenti ezeket a követelményeket más modellekhez képest.
Összességében a DeepSeek egy ígéretes mesterséges intelligencia modell, amelynek különleges erősségei a kódolás, a matematika és az érvelés. Költséghatékonysága és nyílt forráskódú elérhetősége vonzó opcióvá teszi számos felhasználó számára. A DeepSeek mesterséges intelligencia további fejlesztése várhatóan minimalizálja a gyengeségeit és fokozza erősségeit a jövőben.
Releváns benchmarkok és teljesítmény-összehasonlítások eredményei: DeepSeek összehasonlításban
A benchmark adatok azt mutatják, hogy a DeepSeek-R1 számos gondolkodási benchmarkban lépést tud tartani, vagy akár felül is múlja az OpenAI-o1-et, különösen a matematika és a kódolás területén. Az OpenAI-o1 itt a GPT-4.5 előtt kiadott korábbi OpenAI modellekre utal, amelyek bizonyos területeken, például az érvelésben, továbbra is versenyképesek lehetnek.
Az olyan matematikai teszteken, mint az AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) és a MATH-500, a DeepSeek-R1 magas pontszámokat ér el, és gyakran felülmúlja az OpenAI modelleket. Ez kiemeli a DeepSeek erősségeit a matematikai érvelés és a problémamegoldás terén.
A kódolás területén a DeepSeek-R1 olyan benchmarkokban is erős teljesítményt mutat, mint a LiveCodeBench és a Codeforces. A LiveCodeBench egy kódgenerálási benchmark, míg a Codeforces egy programozási versenyek platformja. A DeepSeek-R1 jó eredményei ezekben a benchmarkokban azt jelzik, hogy képes kiváló minőségű kódot generálni és összetett programozási feladatokat megoldani.
Az olyan általános tudásszint-tesztekben, mint a GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A), a DeepSeek-R1 gyakran az OpenAI-o1 szintjén vagy kissé az alatt teljesít. A GPQA Diamond egy igényes benchmark, amely az MI-modellek általános tudását és érvelési képességeit teszteli. Az eredmények azt sugallják, hogy a DeepSeek-R1 ezen a területen is versenyképes, bár lehet, hogy nem egészen éri el a specializált modellek teljesítményszintjét.
A DeepSeek-R1 desztillált verziói, amelyek kisebb modelleken, például a Llama és a Qwen modelleken alapulnak, szintén lenyűgöző eredményeket mutatnak különböző benchmarkokban, egyes esetekben még az OpenAI-o1-mini-t is felülmúlva. A desztilláció egy olyan technika, amelynek során egy kisebb modellt egy nagyobb modell viselkedésének utánzására képeznek ki. A DeepSeek-R1 desztillált verziói azt mutatják, hogy a DeepSeek alapvető technológiája hatékonyan használható kisebb modellekben is, kiemelve sokoldalúságát és skálázhatóságát.
Javaslatunk: 🌍 Korlátlan elérés 🔗 Hálózatba kötött 🌐 Többnyelvű 💪 Erős eladások: 💡 Autentikus stratégiával 🚀 Az innováció találkozik 🧠 Intuíció
Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital
Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).
Bővebben itt:
Tények, intuíció, empátia: Ez teszi a GPT-4.5-öt olyan különlegessé
GPT-4.5: Kiváló társalgási készség és a természetes interakcióra való összpontosítás – Kép: Xpert.Digital
GPT-4.5: Társalgási kiválóság és a természetes interakcióra való összpontosítás
A „Orion” kódnevű GPT-4.5 az OpenAI legújabb zászlóshajó modellje, és megtestesíti a vállalat azon elképzelését, hogy egy olyan mesterséges intelligencia legyen, amely nemcsak intelligens, hanem intuitív, empatikus és képes mély szinten interakcióba lépni az emberekkel. A GPT-4.5 elsősorban a beszélgetési élmény javítására, a tényszerű pontosság növelésére és a hallucinációk csökkentésére összpontosít.
Jelenlegi specifikációk és főbb jellemzők (2025. márciusi állapot szerint): Bemutatták a GPT-4.5-öt
A GPT-4.5-öt 2025 februárjában publikálták kutatási előzetesként, és maga az OpenAI is a mai napig a „legnagyobb és legjobb chatmodellként” jellemzi. Ez a kijelentés hangsúlyozza a modell elsődleges fókuszát a beszélgetési képességekre és az ember-gép interakció optimalizálására.
A modell kontextuális ablaka 128 000 token, a maximális kimeneti hossza pedig 16 384 token. Bár a kontextuális ablak kisebb, mint a Gemini 2.0 Pro-é, még mindig nagyon nagy, és lehetővé teszi a GPT-4.5 számára hosszabb beszélgetések lebonyolítását és összetettebb lekérdezések kezelését. A maximális kimeneti hossz korlátozza a modell által generálható válaszok hosszát.
A GPT-4.5 tudásbázisa 2023 szeptemberéig terjed. Ez azt jelenti, hogy a modell addig a pontig tartalmaz információkat és eseményeket, de a későbbi fejleményekről nem. Ez egy fontos korlátozás, amelyet figyelembe kell venni a GPT-4.5 időkritikus vagy aktuális információkhoz való használatakor.
A GPT-4.5 olyan funkciókat integrál a ChatGPT-be, mint a webes keresés, a fájl- és képfeltöltés, valamint a Canvas eszköz. A webes keresés lehetővé teszi a modell számára, hogy aktuális információkhoz férjen hozzá az internetről, és naprakész ismeretekkel gazdagítsa válaszait. A fájl- és képfeltöltések lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy további információkat adjanak meg a modellnek fájlok vagy képek formájában. A Canvas eszköz egy interaktív rajztábla, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy vizuális elemeket építsenek be a GPT-4.5-tel folytatott beszélgetéseikbe.
Az olyan modellekkel ellentétben, mint az o1 és az o3-mini, amelyek a lépésenkénti gondolkodásra összpontosítanak, a GPT-4.5 felskálázza a felügyelet nélküli tanulást. A felügyelet nélküli tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol a modell annotálatlan adatokból tanul explicit utasítások vagy címkék nélkül. Ez a megközelítés célja, hogy a modellt intuitívabbá és párbeszédszerűbbé tegye, de potenciálisan a komplex problémamegoldó feladatok teljesítményének rovására mehet.
Építészeti tervezés és innovációk: Méretezés és igazítás a párbeszédhez
A GPT-4.5 a Transformer architektúrán alapul, amely a legtöbb modern nagy nyelvi modell alapjává vált. Az OpenAI a Microsoft Azure AI szuperszámítógépek hatalmas számítási teljesítményét használja ki a GPT-4.5 betanításához és futtatásához. A számítási teljesítmény és az adatok skálázása kulcsfontosságú tényező a nagy nyelvi modellek teljesítményében.
A GPT-4.5 fejlesztésének egyik fő fókusza a felügyelet nélküli tanulás skálázása a világmodell pontosságának és az intuíció javítása érdekében. Az OpenAI úgy véli, hogy a világ mélyebb megértése és a jobb intuíció kulcsfontosságú az olyan MI-modellek létrehozásához, amelyek természetes és emberszerű módon tudnak interakcióba lépni az emberekkel.
Új, skálázható igazítási technikákat fejlesztettek ki az emberekkel való együttműködés és az árnyalatok megértésének javítása érdekében. Az igazítás azt a folyamatot jelenti, amelynek során egy MI-modellt az emberi értékekhez, célokhoz és preferenciákhoz igazítanak. A skálázható igazítási technikák szükségesek annak biztosításához, hogy a nagyméretű nyelvi modellek biztonságosak, hasznosak és etikusak legyenek nagy léptékű telepítés esetén.
Az OpenAI állítása szerint a GPT-4.5 több mint tízszeres feldolgozási hatékonyságot kínál, mint a GPT-4o, egy korábbi OpenAI modell, amely szintén a párbeszédes képességeiről volt ismert. A GPT-4.5 megnövekedett hatékonysága lehetővé teheti a modell gyorsabb és költséghatékonyabb működését, ami potenciálisan új alkalmazási területeket nyithat meg.
A betanítási adatok részletei: hatókör, határérték, valamint a tudás és az intuíció keveréke
Bár a GPT-4.5 betanítási adatainak pontos mérete nem nyilvános, a modell képességei és az OpenAI erőforrásai miatt feltételezhetően nagyon nagy. A becslések szerint a betanítási adatok petabájt vagy akár exabájtnyi szöveges és képi adatot tartalmaznak.
A modell tudásbázisa 2023 szeptemberéig terjed. A betanítási adatok valószínűleg változatos szöveges és képi adatokat tartalmaznak az internetről, könyvekből, tudományos publikációkból, híradásokból, közösségi média bejegyzésekből és egyéb forrásokból. Az OpenAI valószínűleg kifinomult módszereket alkalmaz az adatgyűjtésre, -előkészítésre és -szűrésre a betanítási adatok minőségének és relevanciájának biztosítása érdekében.
A GPT-4.5 betanítása hatalmas számítási erőforrásokat igényel, és valószínűleg hetekig vagy hónapokig is eltarthat. A pontos betanítási folyamat saját fejlesztésű, és az OpenAI nem írja le részletesen nyilvánosan. Feltételezhető azonban, hogy az emberi visszajelzésből történő megerősítéses tanulás (RLHF) jelentős szerepet játszik a betanítási folyamatban. Az RLHF egy olyan technika, amely emberi visszajelzéseket használ fel egy MI-modell viselkedésének irányításához és az emberi preferenciákhoz való igazításához.
Alkalmas:
Elsődleges képességek és célalkalmazások: GPT-4.5 használatban
A GPT-4.5 olyan területeken jeleskedik, mint a kreatív írás, a tanulás, az új ötletek feltárása és az általános beszélgetések. A modell célja, hogy elősegítse a természetes, emberi és lebilincselő beszélgetéseket, és hogy a felhasználókat sokféle feladatban támogassa.
A GPT-4.5 legfontosabb képességei a következők:
Javított, gyors betartás
A GPT-4.5 jobban megérti és megvalósítja a felhasználói utasításokat és kéréseket a promptokban.
Kontextusfeldolgozás
A modell képes feldolgozni a hosszabb beszélgetéseket és az összetettebb kontextusokat, és ennek megfelelően módosítani a válaszait.
Adatpontosság
A GPT-4.5 jobb tényszerű pontosságot mutat, és kevesebb hallucinációt okoz, mint a korábbi modellek.
Érzelmi intelligencia
A GPT-4.5 képes felismerni az érzelmeket a szövegekben, és megfelelően reagálni rájuk, ami természetesebb és empatikusabb beszélgetésekhez vezet.
Kiváló írásbeli teljesítmény
A GPT-4.5 kiváló minőségű szövegeket képes generálni különféle stílusokban és formátumokban, a kreatív szövegektől a műszaki dokumentációkig.
A modell képes optimalizálni a kommunikációt, javítani a tartalomkészítést, valamint támogatni a kódolási és automatizálási feladatokat. A GPT-4.5 különösen jól alkalmazható olyan alkalmazásokhoz, amelyek a természetes nyelvi interakciót, a kreatív generálást és a pontos tényszerű ábrázolást helyezik előtérbe a komplex logikai érvelés helyett.
Néhány példa a GPT-4.5 célalkalmazásaira:
Chatbotok és virtuális asszisztensek
Fejlett chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztése ügyfélszolgálati, oktatási, szórakoztató és egyéb területekre.
Kreatív írás
Szerzők, forgatókönyvírók, szövegírók és más kreatív szakemberek támogatása ötletelésben, szövegírásban és kreatív tartalmak létrehozásában.
Oktatás és tanulás
Intelligens oktatóként, tanulási partnerként vagy kutatási asszisztensként való alkalmazás különböző oktatási területeken.
Tartalomkészítés
Blogbejegyzések, cikkek, közösségi média bejegyzések, termékleírások és egyéb webes tartalmak generálása.
Fordítás és lokalizáció
A gépi fordítások és lokalizációs folyamatok minőségének és hatékonyságának javítása.
Elérhetőség és hozzáférés különböző felhasználói csoportok számára
A GPT-4.5 elérhető a Plus, Pro, Team, Enterprise és Edu csomaggal rendelkező felhasználók számára. Ez a többszintű hozzáférési struktúra lehetővé teszi az OpenAI számára, hogy ellenőrzött módon vezesse be a modellt, és különböző felhasználói csoportokat célozzon meg, eltérő igényekkel és költségvetéssel.
A fejlesztők a Chat Completions API, az Assistants API és a Batch API segítségével férhetnek hozzá a GPT-4.5-höz. Ezek az API-k lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a GPT-4.5 képességeit integrálják saját alkalmazásaikba és szolgáltatásaikba.
A GPT-4.5 ára magasabb, mint a GPT-40-é. Ez a GPT-4.5 nagyobb teljesítményét és további funkcióit tükrözi, de egyes felhasználók számára akadályt jelenthet.
A GPT-4.5 jelenleg egy kutatási előzetes, és az API hosszú távú elérhetősége korlátozott lehet. Az OpenAI fenntartja a jogot, hogy a jövőben megváltoztassa a GPT-4.5 elérhetőségét és hozzáférési feltételeit.
A Microsoft a GPT-4.5-öt is teszteli egy korlátozott előzetes verzióban a Copilot Studio-n belül. A Copilot Studio egy Microsoft platform chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztésére és telepítésére. A GPT-4.5 Copilot Studio-ba való integrálása tovább bővítheti a modell potenciálját a vállalati alkalmazások és az üzleti folyamatok automatizálása terén.
Elismert erősségek és gyengeségek: A GPT-4.5 vizsgálat alatt áll
A GPT-4.5 számos dicséretet kapott a kezdeti felhasználói tesztek és vélemények során a továbbfejlesztett társalgási készségei és a nagyobb tényszerű pontossága miatt. Elismert erősségei közé tartoznak:
Javított beszélgetési folyamat
A GPT-4.5 természetesebb, gördülékenyebb és lebilincselőbb beszélgetéseket eredményez, mint a korábbi modellek.
Nagyobb tényszerű pontosság
A modell kevesebb hallucinációt produkál, és pontosabb, megbízhatóbb információkat szolgáltat.
Csökkent hallucinációk
Bár a hallucinációk továbbra is problémát jelentenek a nagy nyelvi modellekben, a GPT-4.5 jelentős előrelépést tett ezen a területen.
Fejlett érzelmi intelligencia
A GPT-4.5 jobban felismeri az érzelmeket a szöveges üzenetekben, és megfelelően reagál rájuk, ami empatikusabb beszélgetésekhez vezet.
Kiváló írásbeli teljesítmény
A modell kiváló minőségű szövegeket képes generálni különféle stílusokban és formátumokban.
Ezen erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a GPT-4.5-nek korlátai vannak. Az elismert gyengeségek közé tartoznak:
Nehézségek az összetett érveléssel
A GPT-4.5-öt nem elsősorban komplex logikai gondolkodásra tervezték, és ezen a téren lemaradhat a speciális modellek, például a DeepSeek mögött.
Bizonyos logikai tesztekben potenciálisan rosszabb teljesítményt nyújtott, mint a GPT-4o
Egyes tesztek azt mutatják, hogy a GPT-4.5 bizonyos logikai tesztekben rosszabbul teljesít, mint a GPT-40, ami arra utal, hogy a társalgási készségekre való összpontosítás az érvelési teljesítmény rovására mehetett.
Magasabb költségek, mint a GPT-40
A GPT-4.5 használata drágább, mint a GPT-40, ami egyes felhasználók számára tényező lehet.
Ismereteink állása 2023. szeptemberében
A modell korlátozott tudásbázisa hátrányt jelenthet, amikor naprakész információkra van szükség.
Nehézségek az önkorrekcióval és a többlépcsős érveléssel
Egyes tesztek arra utalnak, hogy a GPT-4.5 nehézségekbe ütközik a hibák önjavításával és a többlépcsős logikai érveléssel.
Fontos hangsúlyozni, hogy a GPT-4.5-öt nem arra tervezték, hogy felülmúlja az összetett gondolkodásra kifejlesztett modelleket. Elsődleges célja a beszélgetési élmény javítása és olyan mesterséges intelligencia modellek létrehozása, amelyek természetes és emberszerű módon tudnak interakcióba lépni az emberekkel.
Releváns benchmarkok és teljesítmény-összehasonlítások eredményei: GPT-4.5 az elődeivel összehasonlítva
A benchmark adatok azt mutatják, hogy a GPT-4.5 olyan területeken javulást mutat a GPT-4o-hoz képest, mint a tényszerű pontosság és a többnyelvű szövegértés, de a matematikai és bizonyos kódolási teljesítményben elmaradhat.
Az olyan benchmark tesztekben, mint a SimpleQA (Simple Question Answering), a GPT-4.5 nagyobb pontosságot és alacsonyabb hallucinációs arányt ér el, mint a GPT-4o, az o1 és az o3-mini. Ez kiemeli az OpenAI által a tényszerű pontosság javítása és a hallucinációk csökkentése terén elért haladást.
Az olyan gondolkodási tesztekben, mint a GPQA, a GPT-4.5 javulást mutat a GPT-40-hez képest, de elmarad az o3-minitől. Ez megerősíti az o3-mini erősségeit az érvelésben, valamint a GPT-4.5 azon tendenciáját, hogy inkább a társalgási készségekre összpontosít.
Matematikai feladatokban (AIME) a GPT-4.5 lényegesen rosszabbul teljesít, mint az o3-mini. Ez arra utal, hogy a GPT-4.5 nem olyan erős a matematikai gondolkodásban, mint az olyan speciális modellek, mint az o3-mini.
Az olyan kódolási benchmarkokban, mint az SWE-Lancer Diamond, a GPT-4.5 jobb teljesítményt mutat, mint a GPT-40. Ez arra utal, hogy a GPT-4.5 a kódgenerálás és -elemzés terén is előrelépést tett, bár lehet, hogy nem olyan hatékony, mint a speciális kódolási modellek, mint például a DeepSeek Coder.
Emberi értékelések azt mutatják, hogy a GPT-4.5 a legtöbb esetben az előnyben részesített, különösen szakmai megkeresések esetén. Ez arra utal, hogy a gyakorlatban a GPT-4.5 vonzóbb és hasznosabb beszélgetési élményt nyújt, mint elődei, még akkor is, ha bizonyos speciális tesztekben nem mindig éri el a legjobb eredményeket.
Alkalmas:
Összehasonlító értékelés: A megfelelő MI-modell kiválasztása
A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 főbb jellemzőinek összehasonlító elemzése jelentős különbségeket és hasonlóságokat tár fel a modellek között. A Gemini 2.0 (Flash) egy Transformer modell, amely a multimodalitásra és az ágensfüggvényekre összpontosít, míg a Gemini 2.0 (Pro) ugyanazt az architektúrát használja, de kódolásra és hosszú kontextusokra van optimalizálva. A DeepSeek (R1) egy módosított Transformer modellen alapul, olyan technológiákkal, mint a MoE, a GQA és az MLA, a GPT-4.5 pedig a felügyelet nélküli tanuláson keresztüli skálázásra támaszkodik. A betanítási adatok tekintetében mind a Gemini modellek, mind a GPT-4.5 nagy adathalmazokon, például szövegen, kódon, képeken, hanganyagokon és videókon alapul, míg a DeepSeek 14,8 billió tokennel, valamint a domainspecifikus adatokra és a megerősítéses tanulásra (RL) összpontosít. A modellek főbb képességei eltérőek: a Gemini 2.0 multimodális bemenetet és kimenetet kínál eszközhasználattal és alacsony késleltetéssel, míg a Pro verzió ezen felül akár 2 millió token kontextust is támogat. A DeepSeek ezzel szemben erős érvelési, kódolási, matematikai és többnyelvű képességeivel lenyűgöző, mindezt nyílt forráskódú elérhetősége egészíti ki. A GPT-4.5 különösen a beszélgetések, az érzelmi intelligencia és a tényszerű pontosság területén jeleskedik.
A modellek elérhetősége is változó: a Gemini API-kat, valamint webes és mobilalkalmazást is kínál, míg a Pro verzió kísérleti jelleggel érhető el a Vertex AI-n keresztül. A DeepSeek nyílt forráskódúként érhető el olyan platformokon, mint a HuggingFace, az Azure AI, az Amazon Bedrock és az IBM watsonx.ai. A GPT-4.5 ezzel szemben különféle lehetőségeket kínál, mint például a ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) és az OpenAI API. A modellek erősségei közé tartozik a multimodalitás és a sebesség a Gemini 2.0-ban (Flash), valamint a kódolás, a világismeret és a hosszú kontextusok a Gemini 2.0-ban (Pro). A DeepSeek költséghatékonyságért, kiváló kódolási és matematikai képességekért, valamint erős érvelésért érdemel pontot. A GPT-4.5 magas tényszerű pontossággal és érzelmi intelligenciával nyűgöz le. Azonban gyengeségek is azonosíthatók, mint például a Gemini 2.0 (Flash) valós idejű problémamegoldásával kapcsolatos torzulások vagy problémák, a Pro verzió kísérleti korlátai és sebességkorlátozásai, a DeepSeek korlátozott multimodalitása és kisebb ökoszisztémája, valamint a komplex érveléssel, matematikával kapcsolatos nehézségek és a GPT-4.5 korlátozott ismeretei.
A benchmark eredmények további betekintést nyújtanak: a Gemini 2.0 (Flash) 77,6%-ot ér el MMLU-ban, 34,5%-ot a LiveCodeBench-ben és 90,9%-ot a MATH-ban, míg a Gemini 2.0 (Pro) valamivel jobban teljesít 79,1%-kal (MMLU), 36,0%-kal (LiveCodeBench) és 91,8%-kal (MATH). A DeepSeek jelentősen felülmúlja ezeket a benchmarkokat 90,8%-kal (MMLU), 71,5%-kal (GPQA), 97,3%-kal (MATH) és 79,8%-kal (AIME), míg a GPT-4.5 különböző területekre összpontosít: 71,4% (GPQA), 36,7% (AIME) és 62,5% (SimpleQA).
A legfontosabb különbségek és hasonlóságok elemzése
A három modell, a Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5, egyaránt rendelkezik hasonlóságokkal és jelentős különbségekkel, amelyek alkalmassá teszik őket különböző alkalmazásokhoz és felhasználói igényekhez.
Hasonlóságok
Transzformátor építészet
Mindhárom modell a Transformer architektúrán alapul, amely a nagyméretű nyelvi modellek domináns architektúrájaként bizonyult.
Haladó készségek
Mindhárom modell fejlett képességeket mutat a természetes nyelvi feldolgozás, a kódgenerálás, az érvelés és a mesterséges intelligencia más területein.
Multimodalitás (különböző mértékben):
Mindhárom modell elismeri a multimodalitás fontosságát, bár a támogatás szintje és a hangsúly eltérő.
Különbségek
Fókusz és kulcsfontosságú területek
- Gemini 2.0: Sokoldalúság, multimodalitás, ágensfunkciók, széleskörű alkalmazások.
- DeepSeek: Hatékonyság, Érvelés, Kódolás, Matematika, Nyílt forráskódú szoftverek, Költséghatékonyság.
- GPT-4.5: Beszélgetés, természetes nyelvi interakció, tényszerűség, érzelmi intelligencia.
Építészeti újítások
A DeepSeek olyan architekturális újításokat tartalmaz, mint a MoE, a GQA és az MLA, amelyek célja a hatékonyság növelése. A GPT-4.5 a felügyelet nélküli tanulási és igazítási technikák skálázására összpontosít a beszélgetési készségek fejlesztése érdekében.
Betanítási adatok
A DeepSeek a kódoláshoz és a kínai nyelvhez kapcsolódó domain-specifikus betanítási adatokat hangsúlyozza, míg a Gemini 2.0 és a GPT-4.5 valószínűleg szélesebb körű és változatosabb adatkészleteket fog használni.
Elérhetőség és hozzáférhetőség
A DeepSeek nagymértékben támaszkodik a nyílt forráskódú szoftverekre, és modelljeit különféle platformokon kínálja. A GPT-4.5 elsősorban az OpenAI saját platformjain és API-jain keresztül érhető el, többszintű hozzáférési modellel. A Gemini 2.0 széles körű elérhetőséget kínál a Google szolgáltatásain és API-jain keresztül.
Erősségek és gyengeségek
Minden modellnek megvannak a maga erősségei és gyengeségei, amelyek többé-kevésbé alkalmassá teszik bizonyos alkalmazásokhoz.
Hivatalos kiadványok és független értékelések vizsgálata: A szakértők nézőpontja
A hivatalos kiadványok és a független értékelések lényegében megerősítik a jelentésben bemutatott három modell erősségeit és gyengeségeit.
Hivatalos kiadványok
A Google, a DeepSeek AI és az OpenAI rendszeresen publikál blogbejegyzéseket, technikai jelentéseket és benchmark eredményeket, amelyekben bemutatják modelljeiket és összehasonlítják azokat a versenytársakéval. Ezek a kiadványok értékes betekintést nyújtanak a modellek technikai részleteibe és teljesítményébe, de természetüknél fogva gyakran marketingvezéreltek, és némi elfogultságot mutathatnak.
Független tesztek és vélemények
Különböző független szervezetek, kutatóintézetek és mesterséges intelligencia szakértők végzik el saját tesztjeiket és értékeléseiket a modelleken, és eredményeiket blogbejegyzések, cikkek, tudományos publikációk és benchmark összehasonlítások formájában teszik közzé. Ezek a független értékelések objektívebb képet nyújtanak a modellek relatív erősségeiről és gyengeségeiről, és segítenek a felhasználóknak megalapozott döntést hozni a számukra megfelelő modell kiválasztásakor.
Független vélemények erősítik meg különösen a DeepSeek erősségeit a matematikai és kódolási benchmarkok terén, valamint költséghatékonyságát az OpenAI-hoz képest. A GPT-4.5-öt a jobb társalgási képességeiért és a csökkent hallucinációs arányáért dicsérik, de a komplex gondolkodás terén mutatott gyengeségeit is kiemelik. A Gemini 2.0-t sokoldalúsága és multimodális képességei miatt értékelik, de teljesítménye az adott benchmarktól függően változhat.
A mesterséges intelligencia jövője sokrétű
A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 összehasonlító elemzése egyértelműen azt mutatja, hogy mindegyik modell egyedi erősségekkel és optimalizálásokkal rendelkezik, amelyek jobban megfelelnek bizonyos felhasználási eseteknek. Nincs egyetlen „legjobb” MI-modell, hanem többféle modell létezik, mindegyiknek megvannak a maga előnyei és korlátai.
Ikrek 2.0
A Gemini 2.0 egy sokoldalú családként mutatja be magát, amely a multimodalitást és az ágensfunkciókat helyezi előtérbe, és számos, az igényekhez igazított változattal rendelkezik. Ideális választás az átfogó multimodális támogatást igénylő alkalmazásokhoz, amelyek profitálhatnak a Gemini 2.0 család sebességéből és sokoldalúságából.
DeepSeek
A DeepSeek kiemelkedik a logikus architektúrájával, költséghatékonyságával és nyílt forráskódú elérhetőségével. Kiválóan teljesít olyan technikai területeken, mint a kódolás és a matematika, így vonzó választás a teljesítményt, a hatékonyságot és az átláthatóságot értékelő fejlesztők és kutatók számára.
GPT-4.5
A GPT-4.5 a beszélgetések felhasználói élményének javítására összpontosít a tényszerű pontosság növelésén, a hallucinációk csökkentésén és az érzelmi intelligencia fejlesztésén keresztül. Ez a legjobb választás olyan alkalmazásokhoz, amelyek természetes és lebilincselő beszélgetési élményt igényelnek, mint például a chatbotok, a virtuális asszisztensek és a kreatív írás.
Multimodalitás és nyílt forráskód: A következő mesterséges intelligencia generáció trendjei
A legjobb modell kiválasztása nagymértékben függ az adott felhasználási esettől és a felhasználó prioritásaitól. A vállalatoknak és a fejlesztőknek gondosan elemezniük kell igényeiket és követelményeiket, és mérlegelniük kell a különböző modellek erősségeit és gyengeségeit az optimális választás érdekében.
A mesterséges intelligencia modelljeinek gyors fejlődése arra utal, hogy ezek a modellek továbbra is gyorsan javulni és fejlődni fognak. A jövőbeli trendek magukban foglalhatják a multimodalitás még nagyobb integrációját, a továbbfejlesztett érvelési képességeket, a nyílt forráskódú kezdeményezéseken keresztüli fokozott hozzáférhetőséget és a különböző platformokon való szélesebb körű elérhetőséget. A költségek csökkentésére és a hatékonyság növelésére irányuló folyamatos erőfeszítések tovább fogják ösztönözni ezen technológiák széles körű elterjedését és alkalmazását a különböző iparágakban.
A mesterséges intelligencia jövője nem monolitikus, hanem sokszínű és dinamikus. A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 csak három példa a jelenlegi mesterséges intelligencia piacot jellemző sokszínűségre és innovatív szellemre. Ezek a modellek várhatóan még erősebbek, sokoldalúbbak és elérhetőbbek lesznek a jövőben, alapvetően megváltoztatva azt, ahogyan a technológiával kapcsolatba lépünk, és ahogyan a körülöttünk lévő világot megértjük. A mesterséges intelligencia útja még csak most kezdődött el, és az elkövetkező évek még izgalmasabb fejleményeket és áttöréseket ígérnek.
Ott vagyunk Önért - tanácsadás - tervezés - kivitelezés - projektmenedzsment
☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban
☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése
☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása
☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok
☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.
Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .
Nagyon várom a közös projektünket.
Írj nekem
Xpert.Digital - Konrad Wolfenstein
Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.
360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.
Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.
További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus
Maradj kapcsolatban
