Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang phát triển nhanh chóng, với những đối thủ mới liên tục xuất hiện để thách thức sự thống trị của các tên tuổi đã được thiết lập như ChatGPT của OpenAI. Trong số những ngôi sao đang lên này là DeepSeek AI, một công ty đang có sức hút đáng kể nhờ vào các mô hình mạnh mẽ và linh hoạt của mình. Trong khi ChatGPT đã trở thành biểu tượng cho AI hội thoại và các nhiệm vụ ngôn ngữ tổng quát, DeepSeek AI cung cấp một phương pháp khác với trọng tâm đặc biệt vào khả năng lập trình và hiệu suất trong các lĩnh vực cụ thể. Bài viết này sẽ đi sâu vào so sánh chi tiết giữa DeepSeek và ChatGPT, xem xét những điểm mạnh, điểm yếu và các yếu tố khác biệt chính để hiểu cách mà DeepSeek đang định vị mình như một lựa chọn đầy thuyết phục. Chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt kiến trúc, dữ liệu huấn luyện, các chỉ số hiệu suất và những trường hợp sử dụng thực tế để cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về khả năng của chúng. Cuối cùng, sự lựa chọn giữa DeepSeek và ChatGPT phụ thuộc vào nhu cầu và ưu tiên cụ thể của người dùng, làm cho sự so sánh này trở thành một công cụ quan trọng cho việc ra quyết định thông minh trong thế giới AI đang không ngừng mở rộng.
Anakin AI
Một trong những lĩnh vực đáng chú ý nhất mà DeepSeek vượt trội là khả năng tạo mã. Các mô hình của DeepSeek, đặc biệt là các mô hình lập trình chuyên dụng của họ, đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với ChatGPT trong nhiều tiêu chuẩn lập trình và kịch bản thực tế. Lợi thế này đến từ nhiều yếu tố, bao gồm một tập dữ liệu huấn luyện chuyên môn chủ yếu tập trung vào mã, kiến trúc mô hình được tối ưu hóa cho việc tạo mã và hiểu mã, cùng với một sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ lập trình và các khái niệm phát triển phần mềm. Các mô hình của DeepSeek có thể tạo ra mã chính xác hơn, hiệu quả hơn và phù hợp với ngữ cảnh, làm cho chúng trở thành lý tưởng cho các nhiệm vụ như hoàn thành tự động, sửa lỗi, dịch mã, và thậm chí tạo ra toàn bộ mô-đun phần mềm từ các mô tả ở mức cao. Khả năng này đặc biệt có giá trị cho các nhà phát triển phần mềm đang tìm cách tối ưu hóa quy trình làm việc của họ, tăng tốc chu kỳ phát triển và giảm bớt sự phụ thuộc vào việc lập trình thủ công. Độ sâu hiểu biết và sự tinh vi mà DeepSeek mang lại cho các nhiệm vụ lập trình đang đặt ra tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực lập trình.
Thành công của bất kỳ LLM nào phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện của nó cùng với kiến trúc của mô hình nền tảng. Cách tiếp cận tập trung vào mã của DeepSeek được phản ánh rõ ràng trong thành phần dữ liệu huấn luyện của nó, ưu tiên khối lượng lớn mã từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các kho mã nguồn mở, tài liệu mã và diễn đàn lập trình trực tuyến. Dữ liệu huấn luyện chuyên sâu này cho phép các mô hình DeepSeek phát triển một hiểu biết sâu sắc về các ngôn ngữ lập trình khác nhau, phong cách lập trình và các mô hình phát triển phần mềm. Kiến trúc mô hình tự nó được thiết kế để tối ưu hóa cho việc tạo và hiểu mã, với các sửa đổi đối với kiến trúc transformer tiêu chuẩn để tăng cường khả năng nắm bắt các phụ thuộc phức tạp và cấu trúc logic vốn có trong mã. Ngược lại, trong khi ChatGPT được đào tạo trên một loạt các dữ liệu văn bản và mã, sự nhấn mạnh của nó vào việc hiểu ngôn ngữ tổng quát có thể hạn chế chuyên môn lập trình của nó so với sự tập trung chuyên môn hóa của DeepSeek. Việc đầu tư chiến lược mà DeepSeek đã thực hiện trong việc tập trung vào những phức tạp của thế giới lập trình khiến việc hiểu các phức tạp kiến trúc trở nên dễ dàng hơn so với một người có cách tiếp cận rộng hơn.
Các tiêu chuẩn độc lập liên tục chỉ ra rằng các mô hình DeepSeek vượt trội hơn ChatGPT trong các nhiệm vụ lập trình. Ví dụ, trong các tiêu chuẩn đo lường độ chính xác của việc tạo mã, các mô hình DeepSeek thường đạt tỉ lệ vượt qua cao hơn, cho thấy ít khả năng tạo ra mã không chính xác hoặc không biên dịch được. Tương tự, trong các tiêu chuẩn đánh giá hiệu suất mã, các mô hình DeepSeek có xu hướng tạo ra mã chạy nhanh hơn và tiêu tốn ít tài nguyên hơn, làm nổi bật khả năng tối ưu hóa mã cho hiệu suất. Thêm vào đó, các mô hình DeepSeek đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc hiểu các cơ sở mã phức tạp và tạo ra mã tích hợp một cách liền mạch với các hệ thống hiện có, thể hiện khả năng của chúng trong các ứng dụng thực tế. Những kết quả kiểm tra này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự ưu việt của DeepSeek trong việc lập trình, hỗ trợ cho các tuyên bố về đào tạo chuyên môn của nó và kiến trúc mô hình được tối ưu hóa. Việc tập trung vào việc đảm bảo có bằng chứng thực nghiệm cho tất cả các tuyên bố là điều củng cố vị trí của DeepSeek trong mắt nhiều người như một đối thủ khả thi.
Trong khi DeepSeek xuất sắc trong lập trình, việc đánh giá hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tổng quát so với ChatGPT là rất quan trọng. ChatGPT nổi tiếng với khả năng hội thoại của nó, khả năng tạo nội dung sáng tạo và sự linh hoạt trong việc xử lý các truy vấn dựa trên ngôn ngữ khác nhau. Mặc dù DeepSeek chủ yếu tập trung vào lập trình, họ cũng đã phát triển các mô hình đối thủ với ChatGPT trong nhiều khía cạnh của việc hiểu và tạo ngôn ngữ tổng quát. Cần nhớ rằng trọng tâm của DeepSeek vẫn là nâng cao chức năng lập trình của họ.
ChatGPT nổi tiếng với độ lưu loát cao trong hội thoại và khả năng hiểu cũng như phản hồi một loạt các yêu cầu. Nó có thể tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên, trả lời câu hỏi, cung cấp giải thích và tạo ra các định dạng văn bản sáng tạo khác nhau, như thơ, mã, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, email, thư từ, v.v., và trả lời các câu hỏi của bạn một cách thông tin. Các mô hình của DeepSeek cũng đang trở nên ngày càng thành thạo trong độ lưu loát hội thoại và khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Các thử nghiệm ban đầu cho thấy DeepSeek cung cấp các mô hình mạnh mẽ cho việc hội thoại và hiểu ngôn ngữ, nhưng người dùng nhận thấy rằng kết quả chỉ tương đương với những gì được cung cấp bởi ChatGPT. Nguyên nhân chủ yếu là do DeepSeek tập trung hơn vào mã thay vì hội thoại tổng quát. Mặc dù có những tiến bộ đang được thực hiện, nhưng vẫn cần tập trung vào mã cho DeepSeek, do đó họ sẽ cạnh tranh với các bot ngôn ngữ khác trong tương lai.
ChatGPT là một công cụ mạnh mẽ cho việc tạo nội dung sáng tạo, vượt trội trong việc sản xuất truyện, thơ, bài báo và các loại nội dung sáng tạo khác dựa trên các yêu cầu do người dùng cung cấp. Nó tạo ra nội dung độc đáo và sáng tạo, điều chỉnh đầu ra dựa trên các hướng dẫn cá nhân. DeepSeek cũng đã thể hiện khả năng của mình trong việc tạo ra nội dung tưởng tượng và sáng tạo. Nó có khả năng tạo ra các văn bản đa dạng, bao gồm cả tài liệu sáng tạo như truyện và thơ, cũng như các tóm tắt và báo cáo hữu ích. Tính chuyên môn của nó trong việc tạo nội dung sáng tạo có thể không đạt mức tối ưu nhất so với ChatGPT, nhưng nó đang dần nâng cao khả năng để đáp ứng một loạt các yêu cầu văn chương. Thời gian sẽ cho thấy cách tính năng này được cập nhật sau này.
Trong nhiều trường hợp, khả năng tùy chỉnh và tinh chỉnh một LLM cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể là rất quan trọng. Điều này bao gồm việc lấy một mô hình đã được huấn luyện trước và tiếp tục đào tạo nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể cho nhiệm vụ đó, để tối ưu hóa hiệu suất của nó cho ứng dụng đặc biệt đó. Cả DeepSeek và ChatGPT đều cung cấp tùy chọn tùy chỉnh và tinh chỉnh. Tuy nhiên, các phương pháp và khả năng có thể khác nhau.
DeepSeek đã tạo ra nhiều công cụ và API để tinh chỉnh các mô hình của mình trên các tập dữ liệu cụ thể. Điều này giúp người dùng biến đổi các mô hình đã được huấn luyện trước của họ với kiến thức chuyên môn, giúp chúng có giá trị trong việc xử lý các nhiệm vụ đòi hỏi năng lực cụ thể. Bạn có thể sử dụng DeepSeek để tinh chỉnh trong tất cả các khía cạnh của nghề nghiệp của bạn.
OpenAI cung cấp tùy chọn tinh chỉnh cho ChatGPT, cho phép người dùng điều chỉnh các mô hình theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc tinh chỉnh có thể nâng cao hiệu suất của các mô hình trong các nhiệm vụ cụ thể, đảm bảo rằng chúng cung cấp kết quả phù hợp với thói quen mong muốn của họ, và điều chỉnh phản ứng của chúng để phù hợp với thương hiệu hoặc giọng điệu của họ. Việc tinh chỉnh ChatGPT sẽ giúp tính năng lập trình trở nên hiệu quả hơn.
Giá cả và khả năng tiếp cận của các LLM là những vấn đề quan trọng đối với các tổ chức và lập trình viên. ChatGPT cung cấp nhiều bậc giá, bao gồm một bậc miễn phí với mức sử dụng hạn chế và các gói trả phí với quyền truy cập và tính năng cao hơn. DeepSeek, là một người chơi mới hơn, cũng được kỳ vọng sẽ cung cấp nhiều mô hình định giá khác nhau để phục vụ các nhu cầu người dùng khác nhau.
DeepSeek vẫn chưa công bố giá để sử dụng sản phẩm của mình. Xét rằng nó hướng tới lập trình, giá có thể sẽ phụ thuộc vào số lượng dịch vụ mà khách hàng cần. Ngành lập trình liên tục cần sử dụng mô hình này và cần được cập nhật thường xuyên.
ChatGPT sử dụng mô hình đăng ký theo bậc với một kế hoạch cơ bản và sau đó tính phí thêm cho các tính năng cụ thể hơn. Những mức giá này cần được cập nhật liên tục để phản ánh trạng thái thay đổi của ngành công nghiệp AI. Để tận dụng tối đa mô hình này, người dùng cần biết trước liệu nó có phù hợp với cấu trúc giá hay không.
Như với bất kỳ công nghệ AI mạnh mẽ nào, những cân nhắc đạo đức và phát triển AI có trách nhiệm là rất quan trọng. Cả DeepSeek và OpenAI đều có trách nhiệm giải quyết các thiên kiến tiềm ẩn, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và ngăn chặn việc lạm dụng mô hình của họ. Sẽ cần một nỗ lực phối hợp từ nhiều tổ chức để đảm bảo rằng những cân nhắc đạo đức này được thực hiện.
DeepSeek AI cần làm nổi bật sự cống hiến của họ đối với việc xây dựng AI đạo đức. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống AI theo một cách có đạo đức, minh bạch và có trách nhiệm, cân nhắc đến các yếu tố đạo đức. Điều này bao gồm việc tìm kiếm và giảm thiểu các thiên kiến trong cơ sở dữ liệu, bảo đảm quyền riêng tư của người dùng và xây dựng các cơ chế để ngăn chặn việc lạm dụng mô hình của họ.
OpenAI đã có những bước tiến lớn trong việc thực hiện các thực hành AI có trách nhiệm bằng cách tích cực tham gia vào việc giải quyết các vấn đề đạo đức liên quan đến công nghệ AI sinh. Họ cam kết giảm thiểu các rủi ro như thiên kiến, thông tin sai lệch và lạm dụng thông qua một loạt các chiến lược như tinh chỉnh mô hình, xếp hạng nội dung và hợp tác với các chuyên gia bên ngoài.
Tương lai của các LLM có vẻ sáng sủa, với những tiến bộ liên tục trong kiến trúc mô hình, dữ liệu huấn luyện và ứng dụng. Cả DeepSeek và ChatGPT đều được định vị để đóng vai trò lớn trong sự tiến hóa này, mỗi bên tự khắc vai trò riêng của mình dựa trên những điểm mạnh và trọng tâm độc đáo của họ. Bằng cách kết hợp những tiến bộ và tập trung vào những cải tiến, hai công ty này có thể vượt qua mã để trở nên hữu ích cho cá nhân bình thường.
DeepSeek dự kiến sẽ tiếp tục chuyên môn hóa trong lập trình và ứng dụng theo lĩnh vực cụ thể, đẩy những giới hạn của những gì AI có thể đạt được trong các lĩnh vực này. Họ cũng có thể khám phá các kiến trúc mô hình mới và các kỹ thuật huấn luyện để cải thiện hơn nữa về hiệu suất và hiệu quả.
ChatGPT có khả năng sẽ tiếp tục tăng cường khả năng hội thoại, tạo nội dung sáng tạo và hiểu ngôn ngữ tổng quát. Nó cũng có thể được tích hợp vào một loạt ứng dụng và nền tảng rộng hơn, trở thành một trợ lý AI phổ biến hơn nữa.
