A vezető AI modellek összehasonlító elemzése: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 és GPT-4.5 az OpenAai-tól
Xpert előzetes kiadás
Hangválasztás 📢
Megjelent: 2025. március 24. / Frissítés: 2025. március 24. - Szerző: Konrad Wolfenstein
A vezető AI modellek összehasonlító elemzése: Gemini 2.0, DeepSeek és GPT-4.5-Image: xpert.digital
A generatív mesterséges intelligencia jelenlegi tájának részletes nézete (olvasási idő: 39 perc / nincs reklám / nem fizetőfal)
Az intelligens gépek emelkedése
A mesterséges intelligencia (AI) példa nélküli haladásának korszakában vagyunk. A nagy hangmodellek (LLMS) fejlesztése az utóbbi években elérte a sebességet, amely sok szakértőt és megfigyelőt meglepte. Ezek a fejlett AI rendszerek már nem csupán eszközök a speciális alkalmazásokhoz; Áthatolnak életünk egyre több területén, és megváltoztatják a munkánk módját, kommunikálunk és megértik a körülöttünk lévő világot.
Ennek a technológiai forradalomnak a tetején három olyan modell található, amelyek felkavarást okoznak a professzionális világban és azon túl: Gemini 2.0, a Google Deepmind, a DeepSeek a DeepSeek AI-ből és az Openaai GPT-4.5-ből. Ezek a modellek az AI kutatás és fejlesztés jelenlegi korszerűségét képviselik. Bemutatják a lenyűgöző készségeket a különféle tudományágakban, a természetes nyelv feldolgozásától a számítógépes kód generálásáig, az összetett logikai gondolkodásig és a kreatív tartalom létrehozásáig.
Ez a jelentés átfogó és összehasonlító elemzést végez e három modellről annak érdekében, hogy részletesen megvizsgálják azok erősségeit, gyengeségeit és alkalmazási területeit. A cél az, hogy alapos megértést hozzon létre ezen korszerű AI rendszerek különbségeiről és hasonlóságairól, valamint hogy tájékozott alapot nyújtson a potenciál és a korlátozások értékeléséhez. Nem csak a műszaki előírások és a teljesítményadatokat, hanem a fejlesztők filozófiai és stratégiai megközelítéseit is megvizsgáljuk, akik ezeket a modelleket alakították ki.
Alkalmas:
Az AI verseny dinamikája: Az óriások háromirányú csata
Az AI területén a dominanciáért folytatott verseny intenzív, és néhány, de nagyon befolyásos színész dominál. A Google Deepmind, a DeepSeek AI és az Openai nem csak a technológiai vállalatok; Ezek olyan kutatóintézmények is, amelyek az AI innováció legfontosabb oldalán vannak. A modellek nemcsak termékek, hanem az AI jövőjéből származó látásuk és a társadalomban betöltött szerepük megnyilvánulásai is.
A Google Deepmind, mély kutatási gyökereivel és hatalmas számítási erejével, a Gemini 2.0 sokoldalúság és multimodális megközelítést követi. A társaság látja az AI jövőjét az intelligens ügynökökben, akik képesek megbirkózni a valós világban komplex feladatokkal, és különféle információkkal feldolgozhatják és generálják - szöveg, képek, audio, videó -.
A DeepSeek AI, a kínai székhelyű feltörekvő vállalat, a DeepSeek -et nevezte ki, amelyet figyelemre méltó hatékonysága, erős igénybevételi készsége és a nyílt forrás iránti elkötelezettsége jellemez. A DeepSeek kihívóként helyezkedik el az AI piacon, amely erőteljes és ugyanakkor hozzáférhető alternatívát kínál a megalapozott óriások modelljeire.
Az Openaai, a Chatgpt és a GPT modell család ismert, ismét mérföldkövet állított fel a GPT-4.5-rel folytatott beszélgetési AI fejlesztésében. Az Openai olyan modellek létrehozására összpontosít, amelyek nemcsak intelligens, hanem intuitív, empatikus és mélyebb szintű emberekkel való interakcióra képesek. A GPT-4.5 megtestesíti ezt a jövőképet, és célja az emberi gépkommunikációban lehetségesek korlátozásainak áthelyezése.
Ikrek 2.0: AI modellek családja az ügynökök korához
A Gemini 2.0 nem csupán egyetlen modell, hanem az AI rendszerek egy teljes családja, amelyet a Google DeepMind fejlesztett ki, hogy megfeleljen a modern AI ökoszisztéma változatos követelményeinek. Ez a család különféle variánsokat tartalmaz, amelyek mindegyike az alkalmazási és a teljesítményigények meghatározott területeire szabott.
Alkalmas:
Legújabb fejlemények és bejelentések (2025 márciusától): A Gemini család növekszik
2025 folyamán a Google DeepMind folyamatosan bemutatta a Gemini 2.0 család új tagjait, és így hangsúlyozta ambícióit az AI piacon. Különösen figyelemre méltó a Gemini 2.0 Flash és a Gemini 2.0 flash-lite általános rendelkezésre állása, amelyek a fejlesztők számára hatékony és költséghatékony lehetőségekként vannak elhelyezve.
A Gemini 2.0 Flash maga a Google -t „munkaállat” modellnek írja le. Ez a név jelzi annak erősségeit a sebesség, a megbízhatóság és a sokoldalúság szempontjából. Úgy tervezték, hogy nagy teljesítményt nyújtson alacsony késéssel, ami ideálissá teszi azokat az alkalmazásokhoz, amelyekben a gyors reagálási idő meghatározó, például: B. Chatbotok, valós idejű fordítások vagy interaktív alkalmazások.
A Gemini 2.0 flash-lite viszont a maximális költséghatékonyságot célozza meg. Ezt a modellt nagy teljesítményű alkalmazásokra optimalizálják, amelyekben kérésenként alacsony működési költségek, pl. B. A szöveges adatok tömeges feldolgozása során az automatikus tartalom moderálása vagy az AI szolgáltatások nyújtása erőforrás-korlátozott környezetben.
Ezen általánosan elérhető modellek mellett a Google bejelentette olyan kísérleti verziókat is, mint a Gemini 2.0 Pro és a Gemini 2.0 Flash gondolkodás kísérlete. Ezek a modellek továbbra is fejlesztés alatt állnak, és arra szolgálnak, hogy feltárják az AI kutatásának lehetséges korlátait, és a korai szakaszban visszajelzést kapjanak a fejlesztőktől és a kutatóktól.
A Gemini 2.0 Pro -t a család legerősebb modelljeként kiemelik, különösen a kódolás és a világ ismerete területén. Figyelemre méltó szolgáltatás a rendkívül hosszú kontextusú ablaka, 2 millió token. Ez azt jelenti, hogy a Gemini 2.0 Pro képes rendkívül nagy mennyiségű szöveget feldolgozni, és megérteni, hogy mit jelent ideális olyan feladatokhoz, amelyek megkövetelik a komplex kapcsolatok mély megértését, például: B. A kiterjedt dokumentáció elemzése, az összetett kérdések megválaszolása vagy a nagy szoftverprojektek kódjának generálása.
A Gemini 2.0 Flash gondolkodás kísérlete viszont az érvelési készségek fejlesztésére összpontosít. Ez a modell képes kifejezetten bemutatni gondolkodási folyamatát a teljesítmény javítása és az AI döntések magyarázatának javítása érdekében. Ez a funkció különösen fontos az alkalmazási területeken, ahol az AI -döntések átláthatósága és nyomonkövethetősége döntő jelentőségű, például: B. Az orvostudományban, a pénzügyekben vagy az esetjogban.
A Gemini 2.0 legújabb fejleményeinek másik fontos szempontja a Gemini 1.x sorozat régebbi modelljeinek és a Google által a Palm and Codey modelleknek a régebbi modellek beállítása. A vállalat határozottan ajánlja, hogy ezeknek a régebbi modelleknek a felhasználói a Gemini 2.0 Flash -be migrálódnak a szolgáltatás megszakításainak elkerülése érdekében. Ez az intézkedés azt jelzi, hogy a Google meg van győződve a Gemini 2.0 generáció építészetének és teljesítményének előrehaladásáról, és azt akarja helyezni, mint az AI szolgáltatásainak jövőbeli platformja.
A Gemini 2.0 Flash globális tartományát hangsúlyozza, hogy a Gemini webalkalmazáson keresztül több mint 40 nyelven és több mint 230 országban és területen elérhető. Ezt a Google elkötelezettsége mutatja a fejlett AI technológiához való hozzáférés demokratizálása iránt, valamint annak elképzelése, hogy az AI -ról elérhető és használható az emberek számára az egész világon.
Építészeti áttekintés és technológiai alapok: A multimodalitás és az ügynökök fókuszban működnek
A Gemini 2.0 családot az alapoktól kezdve az "ügynök korának" tervezték. Ez azt jelenti, hogy a modelleket nemcsak a szöveg megértésére és generálására tervezték, hanem képesek is kölcsönhatásba lépni a való világgal, eszközökkel, képek előállításához és létrehozásához és létrehozásához. Ezek a multimodális készségek és ügynöki funkciók a jövőbeli AI alkalmazások igényeire való mélyreható építészeti összpontosítás eredményei.
A Gemini 2.0 különféle változatai a különböző fókuszpontok felé irányulnak, hogy az alkalmazások széles skáláját lefedjék. A Gemini 2.0 Flash sokoldalú modellként van kialakítva, amely alacsony késéssel rendelkezik, amely a feladatok széles skálájához alkalmas. A Gemini 2.0 Pro viszont a kódolásra, a világ ismereteire és a hosszú kontextusokra szakosodott, és azoknak a felhasználóknak a célja, akiknek ezeken a területeken a legmagasabb teljesítményre van szükségük. A Gemini 2.0 Flash-Lite-t költség-optimalizált alkalmazásokra szánták, és egyensúlyt kínálnak a teljesítmény és a gazdaság között. A Gemini 2.0 Flash gondolkodás kísérlete végül a jobb érvelési készségekre irányul, és új módszereket kutat az AI modellek logikai gondolkodási folyamatainak javítására.
A Gemini 2.0 architektúra központi jellemzője a multimodális bemenetek támogatása. A modellek feldolgozhatják a szöveget, a kódot, a képeket, az audio és a videót bemenetként, és így integrálhatják az információkat a különböző szenzoros módszerekből. A kimenetet multimodális is lehet elvégezni, ahol a Gemini 2.0 szöveget, képeket és audio -t generálhat. Néhány kimeneti módszer, például B. Video, jelenleg még mindig a privát előnézeti szakaszban vannak, és valószínűleg a jövőben általában elérhető lesz.
A Gemini 2.0 lenyűgöző teljesítménye a Google speciális hardverbe történő befektetéseinek is köszönhető. A társaság saját Trillium TPU -jára (Tensor feldolgozó egységekre) támaszkodik, amelyeket kifejezetten az AI számítások gyorsítására fejlesztettek ki. Ez a testreszabott hardver lehetővé teszi a Google számára, hogy hatékonyabban kiképezze és működtesse az AI modelleket, és így versenyelőnyt érjen el az AI piacon.
A Gemini 2.0 építészeti orientációja a multimodalitáshoz és az AI -szerek lehetővé tétele, akik kölcsönhatásba léphetnek a valós világgal, elengedhetetlen különbségtétel más AI modellekhez képest. A Gemini 2.0 családon belüli különböző variánsok létezése egy moduláris megközelítést jelez, amely lehetővé teszi a Google számára, hogy a modelleket rugalmasan adaptálja az adott teljesítmény- vagy költségkövetelményhez. Saját hardverének használata hangsúlyozza a Google hosszú távú elkötelezettségét az AI infrastruktúra továbbfejlesztése iránt, és annak elhatározása, hogy az AI korban vezető szerepet játszik.
Képzési adatok: Hatály, források és a tanulás művészete
Noha a Gemini 2.0 képzési adatainak pontos hatóköréről és összetételéről részletes információk nem nyitottak a nyilvánosság számára, a modell készségeiből származtatható, amelyeket a hatalmas adatrekordokon képzettek. Ezek az adatrekordok valószínűleg tartalmaznak terabájtokat vagy akár petabájt szöveget és kódolt adatokat, valamint multimodális adatokat a képeket, audio és videót tartalmazó 2.0 verziókhoz.
A Google felbecsülhetetlen értékű adatkincskel rendelkezik, amely az internet teljes spektrumából, digitalizált könyvekből, tudományos kiadványokból, hírcikkekből, a közösségi média hozzájárulásából és számtalan más forrásból származik. Ez a hatalmas mennyiségű adat képezi a Google AI modellek képzésének alapját. Feltételezhető, hogy a Google kifinomult módszereket alkalmaz a képzési adatok minőségének és relevanciájának, valamint a lehetséges torzítások vagy a nem kívánt tartalom szűrésére.
A Gemini 2.0 multimodális készségei megkövetelik a kép-, audio- és videoadatok beépítését az edzési folyamatba. Ezek az adatok valószínűleg különféle forrásokból származnak, beleértve a nyilvánosan elérhető képi adatbázisokat, audio archívumokat, video platformokat és esetleg a Google védett adatrekordjait. A multimodális adatgyűjtés és a feldolgozás kihívása az, hogy ésszerűen integrálja a különböző adatmodalitásokat, és biztosítsa, hogy a modell megtanulja a köztük lévő kapcsolatokat és kapcsolatokat.
A nagy hangmodellek, például a Gemini 2.0 edzési folyamata rendkívül kiszámítva van, és erőteljes szuperszámítógépek és speciális AI hardver használatát igényli. Ez egy iteratív folyamat, amelyben a modellt többször táplálják a képzési adatokkal, és paramétereit úgy adaptálták, hogy teljesítse a kívánt feladatokat. Ez a folyamat hetekre vagy akár hónapokra is eltarthat, és a mögöttes algoritmusok és a gépi tanulás finomságainak mély megértését igényli.
A legfontosabb készségek és a változatos alkalmazások: Gemini 2.0 akcióban
A Gemini 2.0 Flash, Pro és Flash-Lite lenyűgöző készségválasztékot kínál, amelyek alkalmassá teszik a különféle iparágakban és területeken. A legfontosabb funkciók a következők:
Multimodális betét és kimenet
A szöveg, a kód, a képek, a képek, az audio és a videó feldolgozásának és előállításának feldolgozása és létrehozása új lehetőségeket nyit meg az emberi gép interakciójára és a multimodális tartalom létrehozására.
Szerszámhasználat
A Gemini 2.0 külső eszközöket és API -kat használhat az információkhoz való hozzáféréshez, a műveletek végrehajtásához és az összetett feladatok kezeléséhez. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy túllépje a saját képességeit és alkalmazkodjon a dinamikus környezetben.
Hosszú kontextus ablak
Különösen a Gemini 2.0 Pro, a 2 millió token kontextus ablakkal, feldolgozhatja és megértheti a rendkívül hosszú szövegeket, és megértheti, hogy milyen feladatokat, például a kiterjedt dokumentumok elemzését vagy a hosszú beszélgetések predestinjeinek összefoglalását.
Javított érvelés
A Kísérleti Verzió Gemini 2.0 Flash gondolkodás kísérleti célja a modell logikai gondolkodási folyamatainak javítása és lehetővé teszi, hogy megoldja a bonyolultabb problémákat és racionális döntéseket hozzon.
Kódolás
A Gemini 2.0 Pro különösen erős a kódolásban, és nagy minőségű kódot generál a különféle programozási nyelveken, felismeri és kijavíthatja a kód hibáit, és támogathatja azokat a szoftverfejlesztésben.
Funkcióhívás
A funkciók felhívásának képessége lehetővé teszi a Gemini 2.0 számára, hogy kölcsönhatásba lépjen más rendszerekkel és alkalmazásokkal, és automatizálja az összetett munkavállalási folyamatot.
A Gemini 2.0 potenciális alkalmazásai szinte korlátlanok. Néhány példa a következők:
Tartalom létrehozása
Szövegek, cikkek, blogbejegyzések, szkriptek, versek, zene és egyéb kreatív tartalmak generálása különféle formátumokban és stílusokban.
automatizálás
A rutin feladatok automatizálása, az adatok elemzése, a folyamat optimalizálása, az ügyfélszolgálat és az egyéb üzleti folyamatok.
Kódolási támogatás
A szoftverfejlesztők támogatása a kódenizálásban, a hibajavításban, a kóddokumentációban és az új programozási nyelvek megtanulásában.
Továbbfejlesztett keresőélmények
Intelligensebb és kontextusabb keresési eredmények, amelyek túlmutatnak a hagyományos kulcsszókeresésen, és segítenek a felhasználóknak az összetett kérdések megválaszolásában és az információk mélyebb betekintésében.
Üzleti és vállalati alkalmazások
Használat olyan területeken, mint a marketing, az értékesítés, az emberi erőforrások, a pénzügyek, a jogi és az egészségügyi ellátás a hatékonyság, a döntéshozatal és az ügyfelek elégedettségének javítása érdekében.
Gemini 2.0: Transzformációs AI ügynök a mindennapi élethez és a munkahoz
Az olyan konkrét projektek, mint például az Astra Project, amely kutatja az univerzális AI asszisztens jövőbeli készségeit, és a Project Mariner, a böngésző automatizálásának prototípusa, bemutatja a Gemini 2.0 gyakorlati lehetséges felhasználását. Ezek a projektek azt mutatják, hogy a Google nemcsak az egyes feladatok eszközének, hanem a kiterjedt AI -megoldások fejlesztésének alapjául, amelyek képesek támogatni az embereket a mindennapi életükben és a szakmai tevékenységeikben.
A Gemini 2.0 Model család sokoldalúságát lehetővé teszik a felhasználás széles skálájában, az általános alkalmazásoktól kezdve a speciális területekig, például a kódolásig és az összetett érvelésig. Az ügynöki funkciókra való összpontosítás a proaktívabb és hasznosabb AI rendszerek felé mutat, amelyek nemcsak a parancsokra reagálnak, hanem képesek önállóan is cselekedni és a problémák megoldására.
Alkalmas:
Elérhetőség és hozzáférhetőség a felhasználók és fejlesztők számára: AI mindenkinek
A Google aktívan próbálja hozzáférhetővé tenni a Gemini 2.0 -t 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 stúdióban és a Vertex AI-ben. A Google AI Studio egy webes fejlesztési környezet, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kísérletezzenek a Gemini 2.0-val, prototípusok létrehozását és AI alkalmazások kidolgozását. A Vertex AI a Google Cloud Platform a gépi tanuláshoz, amely átfogó eszközöket és szolgáltatásokat kínál az AI modellek képzésére, biztosítására és kezelésére.
A Gemini 2.0 Pro kísérleti verziója szintén elérhető az AI csúcsban, de inkább a fejlett felhasználóknak és kutatóknak szól, akik meg akarják vizsgálni a modell legújabb funkcióit és lehetőségeit.
A Gemini 2.0 Flash kísérleti verziója, amely a csevegéshez optimalizált, elérhető a Gemini webalkalmazásban és a mobil alkalmazásban. Ez lehetővé teszi a végfelhasználók számára is, hogy megtapasztalják a Gemini 2.0 képességeit egy beszélgetési környezetben, és visszajelzést adjanak, amely hozzájárul a modell továbbfejlesztéséhez.
A Gemini integrálódik a Google munkaterület -alkalmazásokba, például a Gmail, a DOCS, a Lapok és a Slides. Ez az integráció lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a Gemini 2.0 AI funkcióit közvetlenül a napi munkafolyamatokban, pl. B. E -mailek írása, dokumentumok létrehozása, adatok elemzése a táblázatban vagy előadások létrehozása.
A Gemini 2.0, a kísérleti verzióktól az általánosan elérhető modellekig tartó szakaszos rendelkezésre állás, lehetővé teszi a vezérelt bevezetést és a felhasználói visszajelzések gyűjteményét. Ez a Google stratégiájának fontos szempontja annak biztosítása érdekében, hogy a modellek stabilak, megbízhatóak és felhasználóbaráttá váljanak, mielőtt széles közönség számára hozzáférhetővé válnak. Az olyan széles körű platformokba való integráció, mint például a Google Workspace, megkönnyíti a modell készségeinek felhasználását egy széles felhasználói bázison keresztül, és hozzájárul az AI integrálásához az emberek mindennapi életébe.
Jól ismert erősségek és gyengeségek: A Gemini 2.0 őszinte nézete
A Gemini 2.0 nagy dicséretet kapott az AI közösségben és az első felhasználói tesztekben való lenyűgöző képességeiért. A bejelentett erősségek a következők:
Javított multimodális készségek
A Gemini 2.0 meghaladja elődeit és sok más modelljét a multimodális adatok feldolgozásában és előállításában, amely a média, a kommunikáció és a kreatív iparágak területén különféle alkalmazások számára előzte meg.
Gyorsabb kivitelezés
A Gemini 2.0 Flash és Flash-Lite optimalizálva van a sebességre, és alacsony késést kínál, ami ideálissá teszi valós idejű alkalmazásokhoz és interaktív rendszerekhez.
Javított érvelés és kontextus megértése
A Gemini 2.0 a logikai gondolkodás és a komplex kontextus megértésének előrehaladását mutatja, ami pontosabb és releváns válaszokhoz és eredményekhez vezet.
Erős teljesítmény a hosszú kontextusok kódolásában és feldolgozásában
Különösen a Gemini 2.0 Pro lenyűgözi a kódenizációs és elemzési képességeit, valamint a rendkívül hosszú kontextus ablakot, amely lehetővé teszi számára, hogy kiterjedt mennyiségű szövegt dolgozzon ki.
Ezen lenyűgöző erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a Gemini 2.0 -nak még mindig javulási potenciálja van. A bejelentett gyengeségek a következők:
Potenciális torzulások
Sok nagy hangmodellhez hasonlóan a Gemini 2.0 tükrözi az edzési adatai torzulásait, amelyek elfogult vagy diszkriminatív eredményekhez vezethetnek. A Google aktívan dolgozik ezen torzítások felismerésén és minimalizálásán.
A komplex problémamegoldás valós időben történő korlátozásai
Noha a Gemini 2.0 az érvelés előrehaladását mutatja, valós időben továbbra is nagyon összetett problémákkal érheti el korlátait, különös tekintettel a speciális modellekkel, amelyeket bizonyos típusú érvelési feladatokra optimalizáltak.
Javítani kell a Gmail kompozíciós eszközét
Egyes felhasználók arról számoltak be, hogy a Gemini 2.0 -on alapuló Gmail kompozíciós eszköze még nem tökéletes minden szempontból, és javulási potenciállal rendelkezik, pl. B. A stilisztikai konzisztencia vagy az egyes felhasználói preferenciák megfontolása tekintetében.
A versenytársakhoz képest, mint például a GROK és a GPT-4, a Gemini 2.0 erősségeket mutat a multimodális feladatokban, de bizonyos érvelési referenciaértékekben elmaradhat. Fontos hangsúlyozni, hogy az AI -piac nagyon dinamikus, és a különböző modellek relatív teljesítménye folyamatosan változik.
Összességében a Gemini 2.0 lenyűgöző készségeket kínál, és jelentős előrelépést jelent a nagy nyelvű modellek fejlesztésében. A Gemini 2.0 folyamatos továbbfejlesztése és fejlesztése azonban a Google DeepMind által valószínűleg továbbra is minimalizálja ezeket a gyengeségeket a jövőben, és bővíti erősségeit.
A releváns referenciaértékek és a teljesítmény -összehasonlítások eredményei: A számok hangolnak
A benchmark-adatok azt mutatják, hogy a Gemini 2.0 Flash és Pro különféle beépített referenciaértékekben, például az MMLU-ban (Massive Multitask nyelvi megértés), Livecodebech, Bird-SQL, GPQA (Graduate szintű Google-Ple-Pley Q & A), Math, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (masszív multi-ismertetett muldodalis Megértés), a COVOST2 (beszélgetési hang a beszéd transzlációhoz) és az egososchema jelentősen növekszik az elődeikkel szemben.
A Gemini 2.0 különféle változatai különböző erősségeket mutatnak, amelyek szerint a Pro általában jobban teljesít a bonyolultabb feladatokhoz, míg a Flash és a Flash Lite optimalizálva van a sebesség és a költséghatékonyság érdekében.
Más vállalatok, például a GPT-4O és a DeepSeek modelljeivel összehasonlítva, a relatív teljesítmény a specifikus referenciaértéktől és az összehasonlított modellektől függően változik. Például a Gemini 2.0 túllépi a Flash 1.5 Pro -t a fontos referenciaértékekben, és egyszerre kétszer olyan gyors. Ez hangsúlyozza a Google hatékonyságának növekedését az Ikrek építészetének továbbfejlesztésével.
A Gemini 2.0 Pro magasabb értékeket ér el, mint a Gemini 1.5 Pro Ezek a fejlesztések különösen relevánsak a szoftverfejlesztők és az AI -t használó vállalatok számára a kódenizáláshoz és elemzéshez.
A matematikai referenciaértékekben, mint például a matematika és a Hiddenmath, a 2.0 modellek szintén jelentős javulást mutatnak elődeik számára. Ez azt jelzi, hogy a Google előrelépést tett a Gemini 2.0 érvelési készségeinek javításában, különösen olyan területeken, ahol logikai gondolkodást és matematikai megértést igényelnek.
Fontos azonban megjegyezni, hogy a benchmark eredményei csak a teljes kép részét képezik. Az AI modell tényleges teljesítménye a valós alkalmazásokban a konkrét követelményektől és a kontextustól függően változhat. Ennek ellenére a benchmark -adatok értékes betekintést nyújtanak a különböző modellek relatív erősségeibe és gyengeségeibe, és lehetővé teszik teljesítményük objektív összehasonlítását.
🎯🎯🎯 Használja ki az Xpert.Digital kiterjedt, ötszörös szakértelmét egy átfogó szolgáltatási csomagban | K+F, XR, PR és SEM
AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - 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:
Olcsó AI vezetők: DeepSeek R2 Vs.
Olcsó AI vezetők: DeepSeek vs. AI óriás-Hatalmas alternatív képek: xpert.digital
DeepSeek: A hatékony kihívó, az érvelésre és a nyílt forráskódra összpontosítva
A DeepSeek egy AI modell, amelyet a DeepSeek AI fejlesztett ki, és figyelemre méltó hatékonysága, erős érvelési képességei és a nyílt forráskód iránti elkötelezettsége jellemzi. A DeepSeek hatalmas és olcsó alternatívaként helyezkedik el a bevált AI óriások modelljeihez, és már sok figyelmet fordított az AI közösségben.
Építészeti keret és műszaki előírások: hatékonyság az innováció révén
A DeepSeek egy módosított transzformátor architektúrát használ, amely a hatékonyságra támaszkodik a csoportos lekérdezési figyelem (GQA) és a dinamikus megtakarítási aktiválás (a szakértők-MOE keveréke) révén. Ezek az építészeti innovációk lehetővé teszik a DeepSeek számára, hogy nagy teljesítményt érjen el viszonylag alacsony számtani erőforrásokkal.
A DeepSeek-R1 modell, a DeepSeek első nyilvánosan elérhető verziója, 671 milliárd paraméterrel rendelkezik, de tokenenként csak 37 milliárd aktiválódik. A „ritka aktiválás” ez a megközelítése jelentősen csökkenti a számítási költségeket a következtetés során, mivel a modellnek csak egy kis része aktív minden bemenetnél.
A DeepSeek másik fontos építészeti jellemzője a többfejű látens figyelem (MLA) mechanizmus. Az MLA optimalizálja a figyelemmechanizmust, amely a transzformátor architektúrájának központi eleme, és javítja az információfeldolgozás hatékonyságát a modellben.
A DeepSeek középpontjában a teljesítmény és a gyakorlati korlátozások közötti egyensúly áll a működési korlátozások, különösen a kódenizálás és a többnyelvű támogatás területén. A modellt úgy tervezték, hogy kiváló eredményeket érjen el ezeken a területeken, ugyanakkor olcsó és erőforrás -befogadás legyen.
A MOE architektúra, amelyet a DeepSeek használ, az AI modellt külön alhálózatra osztja, amelyek mindegyike a bemeneti adatok egy részére specializálódott. A képzés és a következtetések során az egyes bemeneteknél csak az alhálózat egy részét aktiválják, ami jelentősen csökkenti a számítási költségeket. Ez a megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek számára egy nagyon nagy modell edzését és működtetését, sok paraméterrel anélkül, hogy a következtetési sebességet vagy a költségeket túlságosan növelné.
Megállapítások az edzési adatokról: Minőség a mennyiség előtt és a specializáció értéke
A DeepSeek nagy jelentőséget tulajdonít a domain -specifikus képzési adatoknak, különös tekintettel a kódolásra és a kínai nyelvre. A társaság meg van győződve arról, hogy a képzési adatok minősége és relevanciája fontosabb az AI modell teljesítménye szempontjából, mint a tiszta mennyiség.
A DeepSeek-V3 edzőtest 14,8 trillió tokenből áll. Ezen adatok jelentős része a domain -specifikus forrásokból származik, amelyek a kódolásra és a kínai nyelvre összpontosítanak. Ez lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy különösen erős szolgáltatásokat nyújtson ezeken a területeken.
A DeepSeek képzési módszerei magukban foglalják a megerősítő tanulást (RL), beleértve a DeepSeek-R1-Zero egyedi Pure-RL megközelítését és a hidegindítási adatok felhasználását a DeepSeek-R1-hez. A megerősítő tanulás a gépi tanulás módszere, amelyben az ügynök megtanulja a környezetben való cselekedeteket, ha jutalmakat kap a nem kívánt intézkedésekért a kívánt intézkedésekért és a büntetésekért.
A DeepSeek-R1-Zero-t egy kezdeti felügyelt FIN Tuning (SFT) nélkül képzették, hogy az érvelési készségeket pusztán az RL-en keresztül elősegítsék. A felügyelt finomhangolás egy szokásos technológia, amelyben egy előzetes képzett nyelvmodell, amelynek egy kisebb, kommentált adatkészlettel rendelkezik, hogy javítsák teljesítményét bizonyos feladatokban. A DeepSeek azonban bebizonyította, hogy a megerősítés tanulásával még az SFT nélkül is elérheti az erős visszatérési készségeket.
A DeepSeek-R1 viszont integrálja az RL elé a hidegindítási adatokat, hogy erős alapot hozzon létre az olvasási és nem olvasási feladatokhoz. A hideg indítási adatok az edzés elején felhasznált adatok, amelyek a nyelv és a világ alapvető megértésének átadására szolgálnak a modellnek. A hidegindítási adatok és a megerősítő tanulás kombinációjával a DeepSeek olyan modellt képezhet, amely erős érvelési képességekkel és széles körű általános ismeretekkel rendelkezik.
A fejlett technikákat, például a csoportos relatív politika optimalizálását (GRPO) szintén használják az RL képzési folyamat optimalizálására, valamint a képzés stabilitásának és hatékonyságának javítására.
Alkalmas:
Alapvető készségek és potenciális alkalmazások: Mélység a cselekvésben
A DeepSeek-R1-et számos alapvető készség jellemzi, amelyek különféle alkalmazásokhoz predesztinálják:
Erős érvelési képességek
A DeepSeek-R1 különösen erős a logikai gondolkodásban és a problémamegoldásban, különösen olyan területeken, mint a matematika és a kódolás.
Kiváló teljesítmény a kódolásban és a matematikában
A benchmark-adatok azt mutatják, hogy a DeepSeek-R1 gyakran jobban csökkenti a kódolást és a matematika referenciaértékeit, mint sok más modell, beleértve az OpenAai néhány modelljét.
Többnyelvű támogatás
A DeepSeek-R1 számos nyelv számára támogatást nyújt, ami vonzóvá teszi a globális alkalmazások és a többnyelvű felhasználók számára.
Költséghatékonyság
A DeepSeek-R1 hatékony architektúrája lehetővé teszi a modell számára, hogy viszonylag kis számítási költségekkel működjön, ami olcsó lehetőséget kínál a vállalatok és a fejlesztők számára.
Nyílt forráskódú rendelkezésre állás
A DeepSeek AI elkötelezett a nyílt forráskódú ötlet mellett, és számos modelljét, köztük a DeepSeek LLM -et és a DeepSeek kódot, nyílt forráskódú. Ez elősegíti az AI technológia átláthatóságát, együttműködését és továbbfejlesztését a közösség által.
A DeepSeek-R1 potenciális alkalmazásai a következők:
Tartalomalkotás
Műszaki szövegek, dokumentáció, jelentések és egyéb tartalom generálása, amelyek magas pontosságot és részleteket igényelnek.
AI oktató
Használjon intelligens oktatóként a matematika, a számítástechnika és más műszaki tudományágak területén, hogy támogassa a tanulókat a problémamegoldásban és a komplex fogalmak megértésében.
Fejlesztési eszközök
Integráció a fejlesztési környezetekbe és eszközökbe a szoftverfejlesztők támogatására a CodeGen, a hibaelhárítás, a kódelemzés és az optimalizálás területén.
Építészet és várostervezés
A DeepSeek AI -t az építészetben és a várostervezésben is használják, ideértve a GIS -adatok feldolgozását és a megjelenítések kódenizációs kódexét. Ez megmutatja a DeepSeek potenciálját, hogy hozzáadott értéket teremtsen még a speciális és összetett alkalmazási területeken is.
A DeepSeek-R1 az összetett problémákat oldhatja meg azáltal, hogy szétszereli őket az egyes lépésekbe, és átláthatóvá teszi a gondolkodási folyamatot. Ez a képesség különösen értékes az alkalmazási területeken, ahol az AI -döntések nyomonkövethetősége és magyarázhatósága fontos.
Rendelkezési és engedélyezési lehetőségek: Nyílt forráskód az innovációhoz és az akadálymentességhez
A DeepSeek erősen támaszkodik a nyílt forráskódra, és számos modelljét nyílt forráskódú licencek alatt közzétette. A DeepSeek LLM és a DeepSeek kód nyílt forráskódként érhető el, és a közösség szabadon használható, módosítható és fejleszthető.
A DeepSeek-R1-et a Co-license, egy nagyon liberális nyílt forráskódú licenc alatt teszik közzé, amely lehetővé teszi a modell kereskedelmi és nem kereskedelmi felhasználását, módosítását és további terjesztését. Ez a nyílt forráskódú stratégia megkülönbözteti a DeepSeeket sok más AI -társaságtól, amelyek általában a modelleket védettnek tartják.
A DeepSeek-R1 különféle platformokon érhető el, beleértve az Face, az Azure AI Foundry, az Amazon Dark és az IBM Watsonx.ai-t. A Face átölelése egy népszerű platform az AI modellek és adatrekordok közzétételéhez és cseréjéhez. Az Azure AI Foundry, az Amazon Dark és az IBM Watsonx.ai olyan felhőplatformok, amelyek lehetővé teszik a DeepSeek-R1 és más AI modellek hozzáférését API-kon keresztül.
A DeepSeek modelljeit olcsónak nevezik a versenytársakhoz képest, mind a képzési, mind a következtetési költségek szempontjából. Ez fontos előnye azoknak a vállalatoknak és fejlesztőknek, akik az AI technológiát integrálni akarják termékeikbe és szolgáltatásaikba, de figyelembe kell venniük költségvetésüket.
A DeepSeek elkötelezettsége a nyílt forrású és a költséghatékonyság érdekében vonzó lehetőséget kínál a felhasználók széles skálájának, a kutatóktól és a fejlesztőktől a vállalatokig és szervezetekig. A nyílt forráskódú elérhetőség elősegíti az átláthatóságot, az együttműködést és a DeepSeek technológia gyorsabb fejlesztését az AI közösség által.
Alkalmas:
Jelentett erősségek és gyengeségek: Kritikus pillantás a mélységre
A DeepSeek sok elismerést kapott az AI közösségben az erősségei miatt a kódolás, a matematika és az érvelés területén. A bejelentett erősségek a következők:
Kiváló teljesítmény a kódolásban és a matematikában
A referenciaértékek és a független áttekintések megerősítik a DeepSeek-R1 kiemelkedő teljesítményét a kódolás és a matematika referenciaértékeiben, gyakran jobb, mint az Openai modellek.
Költséghatékonyság
A DeepSeek-R1 hatékony architektúrája lehetővé teszi a modell számára, hogy alacsonyabb számítási költségekkel működjön, mint sok más összehasonlítható modell.
Nyílt forráskódú rendelkezésre állás
A DeepSeek modellek nyílt forráskódú engedélyezése elősegíti az átláthatóságot, az együttműködést és az innovációt az AI közösségben.
Erős érvelési képességek
A DeepSeek-R1 lenyűgöző készségeket mutat a logikai gondolkodásban és a problémamegoldásban, különösen a műszaki területeken.
Ezen erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a DeepSeek továbbra is javulási potenciállal rendelkezik. A bejelentett gyengeségek a következők:
Potenciális torzulások
Mint minden fő hangmodell, a DeepSeek tükrözi az edzési adatok torzulásait, annak ellenére, hogy a DeepSeek Ani megpróbálja minimalizálni őket.
Kisebb ökoszisztéma a bevált szolgáltatókhoz képest
A DeepSeek egy viszonylag fiatal vállalat, és még nem rendelkezik ugyanolyan kiterjedt eszközökkel, szolgáltatásokkal és közösségi erőforrásokkal, mint például a bevált szolgáltatók, például a Google vagy az OpenAai.
Korlátozott multimodális támogatás a szövegen és a kódon túl
A DeepSeek elsősorban a szöveg- és kódfeldolgozásra összpontosít, és jelenleg nem kínál átfogó multimodális támogatást a képekhez, audio- és videóhoz, például a Gemini 2.0 -hoz.
Továbbra is emberi felügyeletre van szüksége
Noha a DeepSeek-R1 számos területen lenyűgöző teljesítményt nyújt, a hibák vagy a nem kívánt eredmények elkerülése érdekében az emberi felügyeletre és validálásra továbbra is szükség van a kritikus felhasználási esetekben.
Alkalmi hallucinációk
Az összes főbb nyelvi modellhez hasonlóan a DeepSeek időnként hallucinációkat eredményezhet, azaz helytelen vagy irreleváns információkat generálhat.
Függőség a nagy számtani erőforrásoktól
A DeepSeek-R1 képzése és működése jelentős számtani erőforrásokat igényel, bár a modell hatékony architektúrája csökkenti ezeket a követelményeket más modellekhez képest.
Összességében a DeepSeek egy ígéretes AI modell, különös erősségekkel a kódolás, a matematika és az érvelés területén. A költséghatékonyság és a nyílt forrású rendelkezésre állása sok felhasználó számára vonzó lehetőséggé teszi. A DeepSeek DeepSeek AI továbbfejlesztése várhatóan továbbra is minimalizálja gyengeségeit a jövőben és bővíti erősségeit.
A releváns referenciaértékek és a teljesítmény -összehasonlítások eredményei: Mélység összehasonlításában
A benchmark-adatok azt mutatják, hogy a DeepSeek-R1 számos érvelési referenciaértékben képes lépést tartani az Openai-O1-rel, vagy akár meghaladhatja azokat, különösen a matematikában és a kódolásban. Az Openai-O1 az Openai korábbi modelleire utal, amelyeket a GPT-4.5 előtt és bizonyos területeken tettek közzé, például: B. érvelés, valószínűleg még mindig versenyképes.
A matematikai referenciaértékekben, mint például az AIME 2024 (American Invitational Mathematics vizsgálat) és a MATH-500, a DeepSeek-R1 magas értékeket ér el, és gyakran meghaladja az Openai modelleket. Ez hangsúlyozza a mélység erősségeit a matematikai érvelésben és a problémamegoldásban.
A kódolás területén a DeepSeek-R1 erős szolgáltatásokat is mutat olyan referenciaértékekben, mint a Livecodebech és a CodeForces. A Livecodebench a kódbútorok referenciaértéke, míg a CodeForces a programozási versenyek platformja. A DeepSeek-R1 jó eredményei ezekben a referenciaértékekben azt jelzik, hogy képesek-e kiváló minőségű kódot generálni és összetett programozási feladatokat megoldani.
Általános tudásban, mint például a GPQA Diamond (Google Proof Q & A) GPQA Diamond (Google Proof Q & A), a DeepSeek-R1 gyakran szemszinten vagy kissé az OpenAI-O1 alatt van. A GPQA Diamond egy igényes referenciaérték, amely teszteli az AI modellek általános ismereteit és érvelési eszközeit. Az eredmények azt mutatják, hogy a DeepSeek-R1 szintén versenyképes ezen a területen, bár nem érhető el egészen ugyanolyan teljesítmény, mint a speciális modellek.
A DeepSeek-R1 desztillált verziói, amelyek kisebb modelleken alapulnak, mint például a Llama és a QWEN, szintén lenyűgöző eredményeket mutatnak különféle referenciaértékekben, és bizonyos esetekben még az OpenAI-O1-MINI-t is meghaladják. A desztilláció egy olyan technika, amelyben egy kisebb modellt képeznek egy nagyobb modell viselkedésének utánozására. A DeepSeek-R1 desztillált verziói azt mutatják, hogy a DeepSeek alaptechnológiája hatékonyan alkalmazható kisebb modellekben is, ami hangsúlyozza annak sokoldalúságát és méretezhetőségét.
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 a GPT-4.5-et annyira különlegessé teszi
GPT-4.5: Beszélgetési kiválóság és a természetes interakciós képekre való összpontosítás: xpert.digital
GPT-4.5: Beszélgetési kiválóság és a természetes interakcióra való összpontosítás
A GPT-4.5, az „Orion” kódnévvel, az OpenAAI legújabb zászlóshajója, és megtestesíti a vállalat elképzelését az AI-ről, amely nemcsak intelligens, hanem intuitív, empatikus és képes kölcsönhatásba lépni a mély szintű emberekkel. A GPT-4.5 elsősorban a beszélgetés tapasztalatának javítására, a tények javításának javítására és a hallucinációk csökkentésére összpontosít.
Jelenlegi előírások és fő jellemzők (2025 márciusától): GPT-4.5.
A GPT-4.5-et 2025 februárjában kutatási előnézetként tették közzé, és eddig „legnagyobb és legjobb csevegés modellnek” hívják. Ez az állítás hangsúlyozza a modell elsődleges hangsúlyát a beszélgetési készségekre és az emberi gép interakció optimalizálására.
A modell kontextusú ablaka 128 000 token, maximális kimeneti hossza 16 384 token. A kontextusablak kisebb, mint a Gemini 2.0 Proé, de még mindig nagyon nagy, és lehetővé teszi a GPT-4.5 számára, hogy hosszabb megbeszéléseket folytasson és összetettebb vizsgálatok feldolgozását végezzék. A maximális kimeneti hossz korlátozza a modell által generált válaszok hosszát.
A GPT-4,5 tartományok tudásának állapota 2023 szeptemberéig. Ez azt jelenti, hogy a modellnek addig a pontig vannak információk és események, de nincs ismerete a későbbi fejleményekről. Ez egy fontos korlátozás, amelyet figyelembe kell venni, ha a GPT-4.5-et használja az időkritikus vagy a jelenlegi információkhoz.
A GPT-4.5 integrálja azokat a funkciókat, mint a webes keresés, a fájlok és a kép feltöltése, valamint a Chatgpt vászon eszköz. A modell lehetővé teszi a modell számára, hogy hozzáférjen az internetes aktuális információkhoz, és a válaszokat a jelenlegi ismeretekkel gazdagítsa. A fájl és a kép feltöltése lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a modell további információkat fájlok vagy képek formájában adják meg. A Canvas eszköz egy interaktív rajzboja, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a vizuális elemeket integrálják a beszélgetésükbe a GPT-4.5-rel.
Az olyan modellektől eltérően, mint az O1 és az O3-MINI, amelyek lépésről lépésre koncentrálnak, a GPT-4.5 méretezi a felügyelet nélküli tanulást. A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy olyan módszere, amelyben a modell nem szereplő adatokból tanul, explicit utasítások vagy címkék nélkül. Ennek a megközelítésnek az a célja, hogy a modellt intuitívabbá és beszéltebbé tegye, de képes lesz fizetni az előadást összetett problémamegoldó feladatokkal.
Építészeti tervezés és innovációk: Méretezés és igazítás a beszélgetéshez
A GPT-4.5 a Transformer architektúrán alapul, amely a legmodernebb nagy nyelvű modellek alapjául szolgált. Az Openai a Microsoft Azure AI szuperszámítógépek óriási számítási erejét használja a GPT-4.5 kiképzéséhez és üzemeltetéséhez. A számítási teljesítmény és az adatok méretezése döntő tényező a nagy hangmodellek teljesítményéhez.
A GPT-4.5 fejlesztésének egyik hangsúlya a felügyelet nélküli tanulás méretezésére irányul, hogy javítsa a világmodell és az intuíció pontosságát. Az Openai meg van győződve arról, hogy a világ mélyebb megértése és a továbbfejlesztett intuíció döntő az AI modellek létrehozására, amelyek természetes és emberi módon kölcsönhatásba léphetnek az emberekkel.
Új skálázható igazítási technikákat fejlesztettek ki az emberekkel való együttműködés és az árnyalatok megértése érdekében. Az igazítás az AI modell összehangolásának folyamatára utal, hogy az az emberek értékeit, céljait és preferenciáit tükrözi. Méretezhető igazítási technikákra van szükség annak biztosítása érdekében, hogy a nagy hangmodellek biztonságosak legyenek, hasznosak és etikailag igazolhatók, ha nagymértékben használják.
Az OpenAAI azt állítja, hogy a GPT-4,5 több mint tízszer magasabb feldolgozási hatékonysággal rendelkezik, mint a GPT-4O. A GPT-4O az Openai korábbi modellje, amelyről beszélő képességeiről is ismert. A GPT-4.5 hatékonyságának növekedése lehetővé teszi a modell gyorsabb és olcsóbb működtetését, és esetleg új alkalmazási területeket is megnyithat.
Részletek az edzési adatokról: Hatály, küszöb és a tudás és az intuíció keveréke
Noha a GPT-4.5 képzési adatainak pontos hatókörét nem nyilvánosan bejelentették, feltételezhető, hogy a modell készségei és az Openaai erőforrásai miatt nagyon nagy. A becslések szerint a petabájtok vagy akár az exabájtok képzési adatai tartalmazzák a szöveges és képadatokat.
A modell modellje 2023 szeptemberéig elegendő. A képzési adatok valószínűleg az internetről, a könyvekről, a tudományos publikációkról, a hírcikkekről, a közösségi média hozzájárulásáról és más forrásokról származó szöveges és képadatok széles skáláját tartalmazzák. Az Openai valószínűleg kifinomult módszereket alkalmaz az adatgyűjtéshez, az előkészítéshez és a szűréshez a képzési adatok minőségének és relevanciájának biztosítása érdekében.
A GPT-4.5 képzésének óriási számtani erőforrások felhasználását igényli, és valószínűleg hetek vagy hónapok. A pontos képzési folyamat védett, és az Openai nem ismerteti részletesen. Feltételezhető azonban, hogy az emberi visszacsatolás (RLHF) történő megerősítési tanulás fontos szerepet játszik a képzési folyamatban. Az RLHF egy olyan technika, amelyben az emberi visszacsatolást használják az AI modell viselkedésének szabályozására és az emberi preferenciákhoz való alkalmazkodáshoz.
Alkalmas:
Elsődleges készségek és célalkalmazások: GPT-4.5 használatban
A GPT-4.5 olyan területeken jellemző, mint a kreatív írás, a tanulás, az új ötletek feltárása és az általános beszélgetés. A modellt úgy tervezték, hogy természetes, emberi és vonzó beszélgetéseket tartson, és hogy támogassa a felhasználókat különféle feladatok elvégzésében.
A GPT-4.5 egyik legfontosabb készsége:
Javított azonnali tapadás
A GPT-4.5 jobb megérteni és végrehajtani a felhasználók utasításait és kívánságait.
Kontextusfeldolgozás
A modell feldolgozhatja a hosszabb beszélgetéseket és a bonyolultabb kontextusokat, és ennek megfelelően adaptálhatja a válaszokat.
Adat pontosság
A GPT-4.5 javította a tényeket és kevesebb hallucinációt eredményez, mint a korábbi modellek.
Érzelmi intelligencia
A GPT-4.5 képes felismerni az érzelmeket a szövegekben, és megfelelően reagálhat arra, ami természetes és empátiosabb beszélgetésekhez vezet.
Erős írási teljesítmény
A GPT-4.5 kiváló minőségű szövegeket generálhat különböző stílusokban és formátumokban, a kreatív szövegektől a műszaki dokumentációig.
A modell lehetősége van a kommunikáció optimalizálására, a tartalom létrehozásának javítására és a kódolási és automatizálási feladatok támogatására. A GPT-4.5 különösen alkalmas olyan alkalmazásokra, amelyekben a természetes nyelv interakciója, a kreatív generáció és a pontos tényezők reprodukciója az előtérben, kevésbé a komplex logikai érveléshez.
Adjon meg néhány példát a GPT-4.5 célalkalmazásaira:
Chatbotok és virtuális asszisztensek
Fejlett chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztése az ügyfélszolgálathoz, az oktatáshoz, a szórakozáshoz és más területeken.
Kreatív írás
A szerzők, a forgatókönyvírók, a textúrák és más kreatívok támogatása ötletek megtalálásában, szövegek írásában és kreatív tartalom létrehozásában.
Oktatás és tanulás
Használjon intelligens oktatóként, tanulási partnerként vagy kutatási asszisztensként az oktatás különféle területein.
Tartalomalkotás
Blogbejegyzések, cikkek, közösségi médiabejegyzések, termékleírások és egyéb típusú webes tartalmak generálása.
Fordítás és lokalizáció
A gépi fordítások és a lokalizációs folyamatok minőségének és hatékonyságának javítása.
Elérhetőség és hozzáférés különböző felhasználói csoportok számára
A GPT-4.5 elérhető a felhasználók számára a Plus, Pro, Team, Enterprise és Edu Plans segítségével. Ez a szakaszos hozzáférési struktúra lehetővé teszi az Openai számára, hogy ellenőrzött módon bemutassa a modellt, és különféle igényekkel és költségvetéssel rendelkező különféle felhasználói csoportokkal foglalkozzon.
A fejlesztők hozzáférhetnek a GPT-4.5-hez a chat-kiegészítők API-n, az Assistants API-n és a Batch API-n keresztül. Az API-k lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy integrálják a GPT-4.5 készségeit saját alkalmazásukba és szolgáltatásaikba.
A GPT-4.5 költségei magasabbak, mint a GPT-4O esetében. Ez tükrözi a GPT-4.5 nagyobb teljesítményét és kiegészítő funkcióit, de akadályt jelenthet egyes felhasználók számára.
A GPT-4.5 jelenleg kutatási előnézet, és az API hosszú távú elérhetősége korlátozott lehet. Az Openai fenntartja a jogot, hogy a jövőben megváltoztassa a GPT-4.5 elérhetőségének és hozzáférési feltételeinek.
A Microsoft korlátozott előnézetben teszteli a GPT-4.5-et a Copilot Studio-ban is. A Copilot Studio a Microsoft egy platformja a chatbotok és a virtuális asszisztensek fejlesztésére és biztosítására. A GPT-4.5 integrációja a Copilot Studio-ban tovább bővítheti a modell potenciálját a vállalati alkalmazásokra és az üzleti folyamatok automatizálására.
Elismert erősségek és gyengeségek: GPT-4.5 a nagyító alatt
A GPT-4.5 nagy dicséretet kapott az első felhasználói tesztek és minősítések jobb beszélgetési képességeiről és magasabb tényeiért. Az elismert erősségek a következők:
Javított beszélgetés áramlása
A GPT-4.5 természetes, folyékony és vonzóbb beszélgetéseket vezet, mint a korábbi modellek.
Magasabb korrupció
A modell kevesebb hallucinációt hoz létre, és pontosabb és megbízhatóbb információkat szolgáltat.
Csökkent hallucinációk
Noha a hallucinációk továbbra is problémát jelentenek a nagy hangmodellekkel, a GPT-4.5 jelentős előrelépést ért el ezen a területen.
Jobb érzelmi intelligencia
A GPT-4.5 jobb, ha felismeri az érzelmeket a szövegekben, és megfelelően reagálhat arra, ami empatikus beszélgetésekhez vezet.
Erős írási teljesítmény
A modell nagy minőségű szövegeket generálhat különböző stílusokban és formátumokban.
Ezen erősségek ellenére vannak olyan területek is, ahol a GPT-4.5 rendelkezik a korlátaival. Az elismert gyengeségek a következők:
Nehézségek az összetett érvelésben
A GPT-4.5-et nem elsősorban a komplex logikai olvasáshoz tervezték, és olyan speciális modellek mögött maradhatnak, mint például a DeepSeek ezen a területen.
Potenciálisan gyengébb teljesítmény, mint a GPT-4O bizonyos logikai tesztekben
Egyes tesztek azt mutatják, hogy a GPT-4.5 bizonyos logikai tesztekben kevesebbet vág, mint a GPT-4O, ami azt jelzi, hogy a hangsúly a beszélgetési készségek rovására lehetett.
Magasabb költségek, mint a GPT-4O
A GPT-4.5 drágább GPT-4O-ként történő felhasználás, amely egyes felhasználók számára tényező lehet.
A tudás állapota 2023 szeptemberéig
A modell korlátozott szintű ismerete hátrányos lehet, ha aktuális információkra van szükség.
Az önjavítás és a többlépcsős érvelés nehézségei
Egyes tesztek azt mutatják, hogy a GPT-4.5 nehézségekbe ütközik a hibák és a többlépcsős logikai gondolkodás önjavításában.
Fontos hangsúlyozni, hogy a GPT-4.5-et nem úgy tervezték, hogy meghaladja a komplex érveléshez kifejlesztett modelleket. Elsődleges hangsúlya a beszélgetési élmény javítására és az AI modellek létrehozására, amelyek természetesen kölcsönhatásba léphetnek az emberekkel.
A releváns referenciaértékek és a teljesítmény-összehasonlítások eredményei: GPT-4.5 az elődeihez képest
A benchmark-adatok azt mutatják, hogy a GPT-4.5 javulások a GPT-4O-hoz képest olyan területeken, mint például a jogi megértés és a többnyelvű megértés, de elmaradhat a matematikában és bizonyos kódolási referenciaértékekben.
Az olyan referenciaértékekben, mint például az SimpleQa (egyszerű kérdés-válaszadás), a GPT-4.5 nagyobb pontosságot és alacsonyabb hallucinációs sebességet ér el, mint a GPT-4O, O1 és O3-MINI. Ez hangsúlyozza az OpenAI elért haladást, amikor javítja a hallucinációk korrekcióját és csökkentését.
Az olyan referenciaértékek, mint a GPQA érvelése során, a GPT-4.5 javulást mutat a GPT-4O-hoz képest, de az O3-MINI mögött marad. Ez megerősíti az O3-MINI erősségeit az érvelés területén, és a GPT-4.5 hajlama, hogy inkább a beszélgetési készségekre összpontosítson.
A matematikai feladatokban (AIME) a GPT-4,5 szignifikánsan rosszabb, mint az O3-MINI. Ez azt jelzi, hogy a GPT-4.5 nem olyan erős a matematikai érvelésben, mint olyan speciális modellek, mint az O3-MINI.
A kódoló referenciaértékekben, mint például a Swe-Lancer Diamond, a GPT-4.5 jobb teljesítményt mutat, mint a GPT-4O. Ez azt jelzi, hogy a GPT-4.5 is előrelépést tett a CodeGen és az elemzés területén, bár lehet, hogy nem olyan erős, mint a speciális kódolási modellek, például a DeepSeek kód.
Az emberi értékelések azt mutatják, hogy a GPT-4.5 a legtöbb esetben részesül előnyben, különösen a szakmai vizsgálatok során. Ez azt jelzi, hogy a GPT-4.5 a gyakorlatban meggyőzőbb és hasznosabb beszélgetési élményt kínál, mint elődei, még akkor is, ha nem mindig éri el a legjobb eredményeket bizonyos speciális referenciaértékekben.
Alkalmas:
Összehasonlító értékelés: A megfelelő AI modell kiválasztása
A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 legfontosabb tulajdonságainak összehasonlító elemzése szignifikáns különbségeket és hasonlóságokat mutat a modellek között. A Gemini 2.0 (Flash) egy transzformátor modell, amelynek középpontjában a multimodalitás és az ágens funkciók állnak, míg a Gemini 2.0 (PER) ugyanazt az architektúrát használja, de a kódoláshoz és a hosszú kontextusokhoz optimalizálva van. A DeepSeek (R1) egy módosított transzformátoron alapul, olyan technológiákkal, mint a MOE, a GQA és az MLA, és a GPT-4.5 a felügyelet nélküli tanulás általi méretezésre támaszkodik. A képzési adatokkal kapcsolatban azt mutatja, hogy mind a Gemini modellek, mind a GPT-4,5 nagy mennyiségű adaton alapulnak, mint például a szöveg, a kód, a képek, a hang és a videók, míg a DeepSeek 14,8 trillió tokenekkel és a domain-specifikus adatokra, valamint a megerősítés tanulására (RL) áll. A modellek legfontosabb képességei eltérőek: a Gemini 2.0 multimodális betéteket és kimenetet kínál szerszámhasználat és alacsony késleltetéssel, míg a Pro verzió akár 2 millió token kontextusát is támogatja. A DeepSeek viszont erős érveléssel, kódolással, matematikával és többnyelvűséggel meggyőzi, kiegészítve a nyílt forráskódú rendelkezésre állása. A GPT-4.5 különösen a beszélgetés, az érzelmi intelligencia és a korrupció területén ragyog.
A modellek rendelkezésre állása szintén különbözik: A Gemini API -k és Web és mobilalkalmazás kínál, míg a Pro verzió kísérletileg elérhető a Vertex AI -n keresztül. A DeepSeek nyílt forráskódként érhető el olyan platformokon, mint például az Face, az Azure AI, az Amazon DiPtion és az IBM Watsonx.ai. A GPT-4.5 viszont különféle lehetőségeket kínál, mint például a CHATGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) és az OpenAI API. A modellek erősségei között szerepel a multimodalitás és a sebesség a Gemini 2.0 (Flash), valamint a kódolás, a világ ismerete és a Gemini 2.0 (Pro) hosszú kontextusán. A DeepSeek pontszáma a költséghatékonyság, a kiváló kódolási és matematikai készségek, valamint az erős érvelés révén. A GPT-4.5 nagy tényszerű korrekcióval és érzelmi intelligenciával meggyőzi. Ugyanakkor a gyengeségek azt is láthatják, hogy a gemini 2.0 (Flash), a kísérleti korlátozások és a részletfizetési korlátok a pro verzióban a valós idejű problémamegoldásokkal kapcsolatos torzulások vagy problémák, a korlátozott multimodalitás és egy kisebb ökoszisztéma a DeepSeek-ben, valamint a komplex érvelés, a matematika és a korlátozott ismeretek korlátozott ismereteinek nehézségei.
A benchmark eredmények további betekintést nyújtanak: a Gemini 2,0 (Flash) eléri a 77,6 % -ot az MMLU -ban, 34,5 % a Livecodebech -ben és 90,9 % a matematikában, míg a Gemini 2,0 (PER) 79,1 % (MMLU), 36,0 % (Livecodebech) és 91,8 % (matematikával) kissé jobban teljesített. A DeepSeek egyértelműen meghaladja a 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matematikai) és 79,8 % (AIME), míg a GPT-4,5 más prioritásokat állít be: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) és 62,5 % (SIMPEQA).
A legfontosabb különbségek és hasonlóságok elemzése
A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 három modell hasonlóságokkal és egyértelmű különbségekkel rendelkezik, amelyek predesztinálják őket az alkalmazások és a felhasználói igények különböző területein.
Közösségek
Transzformátor architektúra
Mindhárom modell a Transformer architektúrán alapul, amely domináns építészetnek bizonyult a nagy hangmodellek számára.
Fejlett készségek
Mindhárom modell bemutatja a fejlett készségeket a természetes nyelv, a kódex, az érvelés és az AI egyéb területeinek feldolgozásában.
Multimodalitás (eltérően kiejtve):
Mindhárom modell felismeri a multimodalitás fontosságát, bár a támogatás és a fókusz mértéke eltérő.
Különbségek
Fókusz és fókusz
- Gemini 2.0: Sokoldalúság, multimodalitás, ügynöki funkciók, széles körű alkalmazások.
- DeepSeek: hatékonyság, érvelés, kódolás, matematika, nyílt forráskód, költséghatékonyság.
- GPT-4.5: Beszélgetés, természetes nyelv interakció, javítás, érzelmi intelligencia.
Építészeti újítások
A DeepSeek -t olyan építészeti innovációk jellemzik, mint például a MOE, a GQA és az MLA, amelyek a hatékonyság növelését célozzák. A GPT-4.5 a felügyelet nélküli tanulási és igazítási technikák méretezésére összpontosít a jobb beszélgetési készségek érdekében.
Képzési adatok
A DeepSeek fontosságot tulajdonít a domain-specifikus képzési adatoknak a kódolás és a kínai nyelv számára, míg a Gemini 2.0 és a GPT-4.5 valószínűleg szélesebb és sokrétűbb adatkészleteket használ.
Elérhetőség és akadálymentesség
A DeepSeek erősen támaszkodik a nyílt forráskódra, és modelleit különféle platformokon keresztül kínálja. A GPT-4.5 elsősorban az OpenAi tulajdonban lévő platformon és API-k segítségével érhető el, egy szakaszos hozzáférési modellel. A Gemini 2.0 széles körű rendelkezésre állást kínál a Google Services és az API -k segítségével.
Erősségek és gyengeségek
Minden modellnek megvannak a saját erősségei és gyengeségei, amelyek jobbak vagy kevésbé alkalmasak bizonyos alkalmazásokhoz.
Hivatalos kiadványok és független áttekintések vizsgálata: A szakértők perspektívája
A hivatalos publikációk és független áttekintések lényegében megerősítik a jelentésben bemutatott három modell erősségeit és gyengeségeit.
Hivatalos publikációk
A Google, a DeepSeek AI és az OpenAAI rendszeresen közzéteszi a blogbejegyzéseket, a műszaki jelentéseket és a referencia -eredményeket, amelyekben bemutatja modelleit, és összehasonlítja a versenytársakkal. Ezek a publikációk értékes betekintést nyújtanak a modellek műszaki részleteibe és teljesítményébe, de természetesen gyakran marketing -orientáltak, és bizonyos torzításokkal rendelkezhetnek.
Független tesztek és áttekintések
Különböző független szervezetek, kutatóintézetek és AI szakértők elvégzik a modellek teszteléseit és áttekintését, és eredményeiket blogbejegyzések, cikkek, tudományos publikációk és referencia -összehasonlítások formájában teszik közzé. Ezek a független áttekintések objektívebb perspektívát kínálnak a modellek relatív erősségeiről és gyengeségeiről, és segítenek a felhasználóknak megalapozott döntés meghozatalában, amikor az Ön igényeinek megfelelő modellt választanak.
Különösen a független áttekintések megerősítik a mélység erősségeit a matematikában és a kódolási referenciaértékekben, valamint annak költséghatékonyságát az OpenAI -hoz képest. A GPT-4.5-et dicsérik a jobb beszélgetési képességek és a csökkent hallucinációs arány miatt, de a komplex érvelés gyengeségeit is kiemelik. A Gemini 2.0 -t értékelik annak sokoldalúságát és multimodális képességeit, de teljesítménye az adott referenciaértéktől függően változhat.
Az AI jövője változatos
A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 összehasonlító elemzése egyértelműen azt mutatja, hogy minden modellnek egyedi erőssége és optimalizálása van, amelyek bizonyos alkalmazásokhoz megfelelőbbé teszik. Nincs „a legjobb” AI modell par excellence, hanem sokféle modell, mindegyiknek megvan a saját előnye és korlátozása.
Ikrek 2.0
A Gemini 2.0 sokoldalú családként mutatja be magát, amely a multimodalitásra és az ágens funkciókra összpontosít, különféle változataival, amelyek meghatározott igényekhez igazodnak. Ez az ideális választás azoknak az alkalmazásoknak, amelyek átfogó multimodális támogatást igényelnek, és profitálhatnak a Gemini 2.0 család sebességéről és sokoldalúságáról.
Mélység
A DeepSeek -t architektúrája, költséghatékonysága és az érvelés felé irányuló nyílt forrású rendelkezésre állás jellemzi. Különösen erős a műszaki területeken, mint például a kódolás és a matematika, és vonzó lehetőség a fejlesztők és kutatók számára, akik értékelik a teljesítményt, a hatékonyságot és az átláthatóságot.
GPT-4.5
A GPT-4.5 a felhasználói élmény javítására összpontosít a beszélgetésekké történő javításra a megnövekedett ténybeli korrupció, a hallucinációk és a jobb érzelmi intelligencia révén. Ez a legjobb választás azoknak az alkalmazásoknak, amelyek természetes és vonzó beszélgetési élményt igényelnek, például: B. Chatbotok, virtuális asszisztensek és kreatív írás.
Multimodalitás és nyílt forrás: a közelgő AI generáció trendei
A legjobb modell megválasztása nagymértékben függ az adott alkalmazástól és a felhasználó prioritásaitól. A vállalatoknak és a fejlesztőknek gondosan elemezniük kell igényeiket és követelményeiket, és mérlegelniük kell a különféle modellek erősségeit és gyengeségeit az optimális választás érdekében.
Az AI modellek területén a gyors fejlődés azt jelzi, hogy ezek a modellek tovább fognak javulni és gyorsan fejlődni. A jövőbeli tendenciák magukban foglalhatják a multimodalitás még nagyobb integrációját, a jobb visszatérési készségeket, a nagyobb hozzáférhetőséget a nyílt forráskódú kezdeményezések révén és a különféle platformokon szélesebb körű rendelkezésre állást. A költségek csökkentésére és a hatékonyság növelésére irányuló folyamatos erőfeszítések továbbra is elősegítik ezen technológiák széles körű elfogadását és felhasználását a különféle iparágakban.
Az AI jövője nem monolitikus, hanem változatos és dinamikus. A Gemini 2.0, a DeepSeek és a GPT-4.5 csupán három példa a sokféleségre és az innovációs szellemre, amely a jelenlegi AI piacot alakítja. A jövőben ezek a modellek várhatóan még erősebbé, sokoldalúbbá és hozzáférhetőbbé válnak, valamint a technológiával való kölcsönhatás és a körülöttünk lévő világ megértése. A mesterséges intelligencia utazása nemrégiben kezdődött, és az elkövetkező néhány év még izgalmasabb fejleményeket és áttöréseket ígér.
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
