ภูมิทัศน์ของโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้แข่งขันใหม่ ๆ เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อท้าทายอำนาจของผู้เล่นที่มีชื่อเสียง เช่น OpenAI's ChatGPT ในบรรดาดาวรุ่งเหล่านี้คือ DeepSeek AI บริษัทที่มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในโมเดลที่ทรงพลังและหลากหลาย ในขณะที่ ChatGPT กลายเป็นคำพ้องความหมายกับ AI สนทนาและภาษาทั่วไป DeepSeek AI นำเสนอแนวทางที่แตกต่างโดยมีจุดมุ่งหมายเฉพาะด้านความสามารถในการเขียนโค้ดและประสิทธิภาพในโดเมนเฉพาะ บทความนี้จะเจาะลึกการเปรียบเทียบอย่างละเอียดระหว่าง DeepSeek และ ChatGPT โดยพิจารณาจุดแข็ง จุดอ่อน และตัวแบ่งแยกที่สำคัญเพื่อทำความเข้าใจว่า DeepSeek วางตำแหน่งตนเองอย่างไรในฐานะทางเลือกที่น่าสนใจ เราจะสำรวจความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม ข้อมูลการฝึกอบรม เมตริกประสิทธิภาพ และกรณีใช้งานจริงเพื่อให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับความสามารถของแต่ละโครงการ สุดท้ายนี้ การเลือกใช้ระหว่าง DeepSeek และ ChatGPT ขึ้นอยู่กับความต้องการและลำดับความสำคัญเฉพาะของผู้ใช้ ทำให้การเปรียบเทียบนี้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการตัดสินใจที่มีข้อมูลในโลก AI ที่ขยายตัวอย่างต่อเนื่อง
Anakin AI
หนึ่งในด้านที่สำคัญที่สุดที่ DeepSeek มีความโดดเด่นคือความสามารถในการสร้างโค้ด โมเดล DeepSeek โดยเฉพาะโมเดลที่มุ่งเน้นการเขียนโค้ด มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ ChatGPT ในการทดสอบการเขียนโค้ดและสถานการณ์จริง ข้อได้เปรียบนี้เกิดจากหลายปัจจัย รวมถึงชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มุ่งเน้นไปที่โค้ด โมเดลสถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการสร้างและเข้าใจโค้ด และความเข้าใจที่ลึกซึ้งในภาษาโปรแกรมและแนวคิดการพัฒนาซอฟต์แวร์ โมเดลของ DeepSeek สามารถสร้างโค้ดที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และมีความเกี่ยวข้องในบริบทมากขึ้น ทำให้เหมาะสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การเติมโค้ดอัตโนมัติ การแก้ไขจุดบกพร่อง การแปลโค้ด และแม้กระทั่งการสร้างโมดูลซอฟต์แวร์ทั้งหมดจากคำอธิบายระดับสูง ความสามารถนี้มีค่ามากสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่กำลังมองหาการปรับปรุงกระบวนการทำงาน ความเร็วในการพัฒนารอบและลดการพึ่งพาในการเขียนโค้ดด้วยมือ ความลึกซึ้งของความเข้าใจและความซับซ้อนที่ DeepSeek นำมาในการทำงานด้านการเขียนโค้ด กำลังตั้งมาตรฐานใหม่ในโลกของการพัฒนาโปรแกรม
ความสำเร็จของ LLM ใด ๆ ขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลการฝึกอบรมและสถาปัตยกรรมของโมเดลที่อยู่เบื้องหลัง แนวทางของ DeepSeek ที่มุ่งเน้นไปที่โค้ดสะท้อนให้เห็นอย่างชัดเจนในองค์ประกอบข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งให้ความสำคัญกับปริมาณโค้ดจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงที่เก็บโค้ดแบบโอเพ่นซอร์ส เอกสารโค้ด และฟอรัมการเขียนโค้ดออนไลน์ การฝึกอบรมเฉพาะนี้ช่วยให้โมเดล DeepSeek พัฒนาไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งในหลายภาษาโปรแกรม รูปแบบการเขียนโค้ด และรูปแบบการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยสถาปัตยกรรมของโมเดลถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการสร้างและเข้าใจโค้ด โดยปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์แบบมาตรฐานที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและโครงสร้างเชิงตรรกะที่มีอยู่ในโค้ด ในทางตรงกันข้าม ในขณะที่ ChatGPT ได้รับการฝึกอบรมในช่วงของข้อมูลข้อความและโค้ดที่กว้างขวาง การเน้นการเข้าใจภาษาทั่วไปอาจจำกัดความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดเมื่อเปรียบเทียบกับการเน้นที่เฉพาะเจาะจงของ DeepSeek การลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่ DeepSeek ลงทุนในการมุ่งเน้นที่รายละเอียดในโลกของการเขียนโค้ดทำให้เข้าใจความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมได้ง่ายกว่าคนที่มองกว้างกว่า
บรรทัดฐานความเป็นอิสระแสดงให้เห็นว่าโมเดล DeepSeek มีประสิทธิภาพเหนือกว่า ChatGPT ในงานการเขียนโค้ด ตัวอย่างเช่น ในบรรทัดฐานที่วัดความถูกต้องในการสร้างโค้ด โมเดลของ DeepSeek มักจะมีอัตราการผ่านที่สูงกว่า ซึ่งหมายถึงความเป็นไปได้ที่ต่ำกว่าของการผลิตโค้ดที่ผิดพลาดหรือไม่สามารถคอมไพล์ได้ ในทำนองเดียวกัน ในบรรทัดฐานที่ประเมินประสิทธิภาพของโค้ด โมเดล DeepSeek มักสร้างโค้ดที่ทำงานได้เร็วกว่าและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า โดยเน้นความสามารถในการปรับโค้ดให้มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ โมเดล DeepSeek ยังแสดงถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการเข้าใจฐานข้อมูลโค้ดที่ซับซ้อนและสร้างโค้ดที่สามารถทำงานร่วมกับระบบที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นแสดงถึงความสามารถในการใช้งานจริงของพวกเขา ผลลัพธ์การทดสอบเหล่านี้ให้หลักฐานเชิงประจักษ์เกี่ยวกับความเหนือกว่าในการเขียนโค้ดของ DeepSeek สนับสนุนข้อเรียกร้องเกี่ยวกับการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจงและสถาปัตยกรรมโมเดลที่ปรับให้เหมาะสม การมุ่งเน้นที่จะให้มีหลักฐานเชิงประจักษ์สำหรับข้อเรียกร้องทั้งหมดเป็นสิ่งที่ทำให้ DeepSeek มีสถานะในสายตาของหลาย ๆ คนในฐานะคู่แข่งที่สามารถแข่งขันได้
ในขณะที่ DeepSeek ทำได้ดีในด้านการเขียนโค้ด การประเมินประสิทธิภาพในงานภาษาทั่วไปเมื่อเปรียบเทียบกับ ChatGPT ก็มีความสำคัญ ChatGPT เป็นที่รู้จักในด้านความสามารถในการสนทนา การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ และความหลากหลายในการจัดการคำถามทางภาษา แม้ว่า DeepSeek จะมุ่งเน้นไปที่การเขียนโค้ด แต่พวกเขาได้พัฒนาโมเดลที่สามารถแข่งขันกับ ChatGPT ในหลายแง่มุมของการเข้าใจและการสร้างภาษาทั่วไป สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่า Deepseek ยังเน้นไปที่การปรับปรุงฟังก์ชันการเขียนโค้ดของตน
ChatGPT เป็นที่รู้จักในด้านความคล่องแคล่วในการสนทนาที่สูงและความสามารถในการเข้าใจและตอบสนองต่อข้อความที่หลากหลาย มันสามารถมีส่วนร่วมในบทสนทนาที่ฟังดูธรรมชาติ ตอบคำถาม อธิบาย และสร้างรูปแบบข้อความสร้างสรรค์ที่แตกต่างกัน เช่น กวีนิพนธ์ โค้ด บทสคริปต์ ผลงานเพลง อีเมล จดหมาย ฯลฯ และตอบคำถามของคุณในลักษณะที่มีข้อมูล โมเดลของ DeepSeek ก็กำลังมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในความคล่องแคล่วในการสนทนาและการเข้าใจภาษาธรรมชาติ การทดสอบเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่า DeepSeek มีโมเดลที่แข็งแกร่งสำหรับการสนทนาและการเข้าใจภาษา แต่ผู้ใช้พบว่าผลลัพธ์ที่ได้มีคุณภาพเทียบเท่ากับที่ ChatGPT นำเสนอ สาเหตุที่เป็นไปได้คือ DeepSeek มุ่งเน้นไปที่โค้ดมากกว่าการสนทนาทั่วไป ในขณะที่มีความก้าวหน้าเกิดขึ้น ยังมีการมุ่งเน้นไปที่โค้ดสำหรับ DeepSeek ดังนั้นพวกเขาจึงจะมีการแข่งขันกับบอทด้านภาษาอื่น ๆ ในอนาคต
ChatGPT เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ โดยทำได้ดีในการผลิตเรื่องราว บทกวี บทความ และเนื้อหาประเภทอื่น ๆ ที่สร้างสรรค์จากคำกระตุ้นของผู้ใช้ มันสามารถสร้างเนื้อหาที่เป็นเอกลักษณ์และมีจินตนาการ โดยปรับเอาท์พุตตามทิศทางเฉพาะตัว DeepSeek ก็ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของตนในการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์และมีจินตนาการ มันสามารถสร้างข้อความที่หลากหลาย รวมถึงเนื้อหาสร้างสรรค์ เช่น เรื่องราวและบทกวี และยังมีการสรุปและรายงานที่มีประโยชน์ ความชำนาญของมันในการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์อาจจะไม่เทียบเท่ากับ ChatGPT ที่ดีที่สุด แต่กำลังพัฒนาความสามารถของมันอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการทางวรรณกรรมที่หลากหลาย เวลาจะบอกได้ว่าเมื่อมีฟีเจอร์นี้ได้รับการอัปเดตในภายหลัง
ในหลายกรณี ความสามารถในการปรับแต่งและปรับจูน LLM สำหรับงานหรือโดเมนเฉพาะมีความสำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วมาฝึกฝนต่อบนชุดข้อมูลขนาดเล็กที่เฉพาะเจาะจงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานนั้น โดยทั้ง DeepSeek และ ChatGPT มีทางเลือกในการปรับแต่งและปรับจูน อย่างไรก็ตาม วิธีการและความสามารถอาจแตกต่างกันออกไป
DeepSeek ได้สร้างเครื่องมือและ API จำนวนมากเพื่อปรับแต่งโมเดลของตนบนชุดข้อมูลเฉพาะ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไปเป็นความรู้เฉพาะทาง ทำให้พวกเขาสามารถจัดการงานที่ต้องการความสามารถเฉพาะได้ คุณสามารถใช้ DeepSeek เพื่อปรับจูนในทุกด้านของอาชีพของคุณ
OpenAI เสนอทางเลือกในการปรับจูนสำหรับ ChatGPT ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับความต้องการของตน การปรับจูนสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลในงานเฉพาะ ทำให้มั่นใจว่าผลลัพธ์ที่ออกมานั้นตรงกับพฤติกรรมที่ต้องการ และปรับเปลี่ยนการตอบสนองให้เหมาะกับแบรนด์หรือต้นแบบของผู้ใช้ การปรับจูนของ ChatGPT จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเขียนโค้ดให้มีความสามารถเพิ่มขึ้น
ราคาและการเข้าถึงของ LLM เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับองค์กรและนักพัฒนา ChatGPT มีหลายระดับราคา รวมถึงระดับฟรีที่มีการใช้งานจำกัด และแผนเสียเงินที่ให้การเข้าถึงและฟังก์ชันที่มากขึ้น DeepSeek ซึ่งเป็นผู้เล่นใหม่กว่า คาดว่าจะมีโมเดลราคาที่หลากหลายเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน
DeepSeek ยังไม่ได้เปิดตัวราคาสำหรับการใช้ผลิตภัณฑ์ของตน โดยคาดว่าราคาจะขึ้นอยู่กับปริมาณบริการที่ลูกค้าต้องการ เนื่องจากอุตสาหกรรมการเขียนโค้ดมีการต้องการใช้งานโมเดลนี้อย่างต่อเนื่องและจำเป็นต้องได้รับการอัปเดตให้ทันสมัย
ChatGPT ใช้โมเดลการสมัครสมาชิกแบบขั้นบันไดที่ใช้แผนพื้นฐานและเรียกเก็บเงินเพิ่มเติมสำหรับฟีเจอร์เพิ่มเติมที่เฉพาะเจาะจง ราคาเหล่านี้ต้องได้รับการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอเพื่อสะท้อนถึงสถานะที่เปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม AI ผู้ใช้ควรทราบล่วงหน้าว่าโมเดลนี้จะทำงานได้ดีร่วมกับโครงสร้างราคาอย่างไร
เช่นเดียวกับเทคโนโลยี AI ที่ทรงพลังใด ๆ การพิจารณาจริยธรรมและการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ทั้ง DeepSeek และ OpenAI มีหน้าที่ในการจัดการกับอคติที่อาจเกิดขึ้น รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และป้องกันการใช้โมเดลของตนในทางที่ผิด จะต้องมีความพยายามประสานงานจากหลายองค์กรเพื่อให้แน่ใจว่าการพิจารณาจริยธรรมเหล่านี้ได้รับการตอบสนอง
DeepSeek AI มีแนวทางเฉพาะที่เน้นความมุ่งมั่นของตนต่อการสร้าง AI ที่มีจริยธรรม เป้าหมายคือการสร้างระบบ AI ในลักษณะที่มีจริยธรรม โปร่งใส และมีความรับผิดชอบ โดยคำนึงถึงจริยธรรม ซึ่งรวมถึงการพยายามค้นหาและลดอคติในฐานข้อมูล รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และสร้างกลไกเพื่อป้องกันการใช้งานโมเดลในทางที่ผิด
OpenAI ได้ก้าวหน้าอย่างมากในการนำแนวปฏิบัติ AI ที่รับผิดชอบไปใช้ โดยมีการมีส่วนร่วมอย่างจริงจังในการจัดการกับปัญหาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI ที่สร้างสรรค์ พวกเขามุ่งมั่นที่จะลดความเสี่ยง เช่น อคติ ข้อมูลรุกราน และการใช้งานในทางที่ผิด ผ่านกลยุทธ์หลายรูปแบบ เช่น การปรับจูนโมเดล การจัดอันดับเนื้อหา และความร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญภายนอก
อนาคตของ LLM ดูสดใส โดยมีความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านสถาปัตยกรรมโมเดล ข้อมูลการฝึกอบรม และแอปพลิเคชัน ทั้ง DeepSeek และ ChatGPT มีตำแหน่งที่จะมีบทบาทสำคัญในวิวัฒนาการนี้ โดยแต่ละอันมีการกำหนดตำแหน่งที่แตกต่างกันจากความแข็งแกร่งและการมุ่งเน้นที่เป็นเอกลักษณ์ โดยการรวมความก้าวหน้าและมีจุดมุ่งหมายในการปรับปรุง โมเดลเหล่านี้สามารถผลักดันเกินกว่าโค้ดไปเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ทั่วไป
DeepSeek คาดว่าจะยังคงมุ่งเน้นไปที่การเขียนโค้ดและแอปพลิเคชันที่เฉพาะเจาะจงด้าน โดยผลักดันขีดจำกัดว่าสิ่งที่ AI สามารถทำได้ในพื้นที่เหล่านี้ พวกเขายังสามารถสำรวจสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่และเทคนิคการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลต่อไป
ChatGPT มีแนวโน้มที่จะยังคงพัฒนาความสามารถในการสนทนา การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ และการเข้าใจภาษาทั่วไป นอกจากนี้ยังอาจถูกบูรณาการเข้าไปในแอปพลิเคชันและแพลตฟอร์มที่หลากหลายมากขึ้น ทำให้กลายเป็นผู้ช่วย AI ที่แพร่หลายมากขึ้น
