Το ChatGPT είναι η πρώτη μου επιλογή τις περισσότερες φορές, αλλά μερικές φορές, απλά δεν το κόβει. Το DeepSeek αποδεικνύεται ως ένα ισχυρό μοντέλο ικανό να ανταγωνίζεται άμεσα το ChatGPT—και ακόμη και να το ξεπερνά σε πολλές βασικές εργασίες. Όταν πρόκειται για επεξεργασία φυσικής γλώσσας, ανάλυση δεδομένων, δημιουργία περιεχομένου και αυτόματη μετάφραση, το DeepSeek προσφέρει εξαιρετική απόδοση.
4. Λύστε μαθηματικά προβλήματα
Τα chatbot AI όπως το DeepSeek και το ChatGPT είναι δημοφιλείς πλατφόρμες στις οποίες απευθύνονται οι άνθρωποι για βοήθεια και για την επίλυση μαθηματικών προβλημάτων. Το DeepSeek χρησιμοποιεί το μοντέλο R1 του για συλλογιστικές εργασίες, ενώ το ChatGPT προσφέρει το μοντέλο o3-mini (χαμηλό/μεσαίο) του OpenAI για χρήστες δωρεάν βαθμίδας και το o3-mini (υψηλό) για χρήστες Plus με όριο 50 εισόδων ανά ημέρα.
Αφού δοκίμασαν δεκάδες προκλητικά προβλήματα GMAT (Graduate Management Admission Test) τόσο στο DeepSeek όσο και στο ChatGPT (ως δωρεάν χρήστης), και οι δύο έδωσαν σωστές απαντήσεις σε όλα τα προβλήματα.
Αν και αυτό το τεστ δεν ήταν εντελώς ολοκληρωμένο, θα έλεγα ότι και τα δύο μοντέλα είναι αρκετά καλά για να λύσουν κοινά μαθηματικά προβλήματα και πιθανότατα θα δυσκολευτείτε να βρείτε ένα πρόβλημα που και τα δύο μοντέλα δεν μπορούν να λύσουν.
Ωστόσο, εξακολουθώ να προτιμώ να χρησιμοποιώ το DeepSeek έναντι του ChatGPT επειδή σημείωσε υψηλότερη βαθμολογία και στα δύο. Σημεία αναφοράς AIME Math 2024 και Codeforces. Η σειρά σκέψης DeepSeek παρέχει επίσης περισσότερες πληροφορίες για τον τρόπο επίλυσης προβλημάτων, επιτρέποντάς μου να κατανοήσω καλύτερα και να εκπαιδεύσω τον εαυτό μου για το πώς να αντιμετωπίσω παρόμοια προβλήματα στο μέλλον.
Εάν είστε χρήστης του ChatGPT Plus, το DeepSeek μπορεί να εξακολουθεί να είναι η καλύτερη επιλογή, επειδή δεν θα χρησιμοποιεί το μερίδιό σας από εισόδους o3-mini (υψηλές), παρέχει καλύτερα τρένα σκέψης και πιθανότατα θα εξακολουθεί να λύνει τα μαθηματικά σας προβλήματα εκτός και αν είναι θεωρητικά.
3. Εντοπισμός σφαλμάτων και δημιουργία κώδικα
Ο προγραμματισμός και ο εντοπισμός σφαλμάτων είναι άλλες δημοφιλείς εφαρμογές όπου χρησιμοποιούνται τόσο το DeepSeek όσο και το ChatGPT. Όπως αναφέραμε προηγουμένως, το μοντέλο DeepSeek R1 έχει υψηλότερη βαθμολογία από τα μοντέλα OpenAI o3-mini (χαμηλό/μεσαίο) στο σημείο αναφοράς Codeforces, κάτι που είναι πράγματι ένας καλός λόγος για να χρησιμοποιήσετε το DeepSeek μέσω του ChatGPT. Ο αποτελεσματικός εντοπισμός σφαλμάτων και η κωδικοποίηση είναι βασικά χαρακτηριστικά των chatbot, αυξάνοντας την παραγωγικότητα και μειώνοντας τον χρόνο ανάπτυξης λογισμικού.
Για να δω πώς αυτό μεταφράζεται σε πραγματική χρήση, ζήτησα από τα δύο chatbots να γράψουν ένα παιχνίδι Snake χρησιμοποιώντας HTML5, CSS και JavaScript. Μετά από μερικές ακόμη διορθώσεις σφαλμάτων, τελικά πήρα και τα δύο chatbot για να δημιουργήσω ένα λειτουργικό παιχνίδι Snake. Αυτό το παράδειγμα δείχνει πώς αυτά τα εργαλεία μπορούν να δημιουργήσουν λειτουργικό κώδικα, διευκολύνοντας τη διαδικασία ανάπτυξης για τους προγραμματιστές.
Παρατήρησα ότι το DeepSeek απαιτεί ελαφρώς λιγότερα μηνύματα για την επίλυση προβλημάτων. Αλλά αυτό δεν αποδείχτηκε και πολύ, καθώς βρήκα το παιχνίδι Snake του ChatGPT να λειτουργεί άψογα μετά από δύο επιπλέον προτροπές. Ωστόσο, αυτό που έκανε τη διαφορά ήταν ότι το παιχνίδι Snake του DeepSeek ήταν πιο κομψό και είχε περισσότερες δυνατότητες από αυτό που προερχόταν από το ChatGPT. Αυτές οι πρόσθετες δυνατότητες καταδεικνύουν την ικανότητα του DeepSeek να κατανοεί τις απαιτήσεις των χρηστών και να παρέχει πιο ολοκληρωμένες λύσεις λογισμικού.
Επομένως, παρόλο που και τα δύο μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης βαθμολογήθηκαν πολύ παρόμοια στα benchmarks, το DeepSeek R1 φαίνεται να προσφέρει περισσότερη καθοδήγηση όσον αφορά το πώς πιστεύει ότι ο χρήστης μπορεί να θέλει να είναι ο κώδικας. Αυτό μπορεί να αποδοθεί σε βελτιώσεις στους αλγόριθμους του DeepSeek που του επιτρέπουν να κατανοήσει καλύτερα το πλαίσιο του αιτήματος.
Κάποιοι μπορεί να προτιμούν το ChatGPT για αυτόν τον λόγο, αλλά θα υποστήριζα ότι οι περισσότεροι άνθρωποι που δημιουργούν κώδικα με chatbots είναι πιθανότατα φοιτητές και κατώτεροι μηχανικοί που αναζητούν βοήθεια. Επομένως, η παροχή πρόσθετων λειτουργιών που κανονικά θα βρίσκατε σε παρόμοια κομμάτια κώδικα θα ήταν ένα πρόσθετο πλεονέκτημα και ένας καλός λόγος για να συνεχίσετε να χρησιμοποιείτε το DeepSeek. Αυτές οι πρόσθετες δυνατότητες μπορούν να βοηθήσουν τους χρήστες να μάθουν νέες τεχνικές προγραμματισμού και να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάπτυξη λογισμικού.
2. Ανάλυση δεδομένων
Η δύναμη του DeepSeek στην ανάλυση δεδομένων έγκειται στη χρήση της δομής του μοντέλου Mixture of Experts (MoE). Αυτός ο σχεδιασμός επιτρέπει στο μοντέλο να εκχωρεί δυναμικά συγκεκριμένα υποσύνολα των παραμέτρων του («ειδικοί») σε διαφορετικές εργασίες, βελτιστοποιώντας τους υπολογιστικούς πόρους και βελτιώνοντας την αποδοτικότητα επεξεργασίας. Αυτή η αρχιτεκτονική επιτρέπει στο DeepSeek να χειρίζεται αποτελεσματικά τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα.
Σε αυτό το παράδειγμα, έδωσα τόσο στο DeepSeek όσο και στο ChatGPT ένα αρχικό αρχείο που χρησιμοποίησα για να συμπληρώσω μια βάση δεδομένων για δοκιμές υποστήριξης. Στη συνέχεια, ζήτησα από τα δύο chatbots να αναλύσουν πιθανές τάσεις με βάση το προφίλ που παρείχα. Το DeepSeek μπόρεσε να μου προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες, όπως η κατανομή των τιμών, το επίπεδο μετοχών, η αιχμή και η πρόσφατη δραστηριότητα, η δημοτικότητα της ομάδας κ.λπ.
Αντίθετα, το ChatGPT φαινόταν να ενδιαφέρεται περισσότερο για την ποιότητα των πληροφοριών στο αρχείο. Στη συνέχεια προχώρησε στην παροχή συμβουλών σχετικά με τον τρόπο διεξαγωγής της ανάλυσης δεδομένων αντί για την ουσιαστική εφαρμογή της. Προσπάθησα μάλιστα αρκετές φορές να του ζητήσω να δει τις τάσεις διανομής τιμών, τα επίπεδα αποθέματος, τη δραστηριότητα αιχμής και την πρόσφατη δραστηριότητα (τάσεις που ήδη βρήκε το DeepSeek), αλλά μου έδιναν συνεχώς οδηγίες.
Εδώ λάμπει η εύρεση του κατάλληλου εργαλείου AI για τη δουλειά. Ενώ τα δωρεάν μοντέλα o3-mini του ChatGPT μπορεί να είναι καλύτερα στη συνομιλία και στη δημιουργική εργασία, το μοντέλο R1 του DeepSeek έχει σχεδιαστεί ειδικά για αναλυτικούς φόρτους εργασίας.
1. Επεξεργασία δομημένων δεδομένων
Η αποτελεσματικότητα του DeepSeek στην επεξεργασία δομημένων δεδομένων το διαφοροποιεί από τα γενικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT. Τα δομημένα δεδομένα, όπως αρχεία JSON, XML και καταχωρήσεις βάσης δεδομένων, απαιτούν προσεκτική ανάλυση και ερμηνεία. Η δομημένη επεξεργασία δεδομένων είναι η διαδικασία μετατροπής δεδομένων από την ακατέργαστη μορφή τους σε μια δομημένη μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από έναν υπολογιστή. Οι τύποι δομημένων δεδομένων περιλαμβάνουν βάσεις δεδομένων, υπολογιστικά φύλλα και αρχεία XML.
Αν και το DeepSeek σημείωσε χαμηλότερη βαθμολογία στα κριτήρια αξιολόγησης GPQA (Google Graduate Level Questions and Answers), αυτό δεν έχει μεγάλη σημασία σε σύγκριση με την ικανότητα του DeepSeek να εκτελεί συλλογισμούς και συμπεράσματα, ειδικά όταν εργάζεται με δομημένα δεδομένα.
Σε αυτήν τη δοκιμή, έδωσα και στα δύο chatbot μια εσφαλμένη ρύθμιση παραμέτρων βάσης δεδομένων για να την επεξεργαστούν και να την οργανώσουν σωστά.
Το DeepSeek μου έδωσε αποτελέσματα πινάκων που ήταν ακριβώς όπως υποτίθεται ότι θα έμοιαζε η βάση δεδομένων, ενώ το ChatGPT φαινόταν να δυσκολεύεται και μου έδωσε μόνο την ενότητα κατηγοριών της βάσης δεδομένων και ξέχασα όλα τα άλλα. Αυτή η δοκιμή καταδεικνύει την ικανότητα του DeepSeek να επεξεργάζεται αποτελεσματικά δομημένα δεδομένα.
