Mit den rasanten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz haben sich Modelle wie DeepSeek und ChatGPT als wichtige Werkzeuge in der Verarbeitung natürlicher Sprache herausgestellt. Obwohl die beiden viele Gemeinsamkeiten haben, gibt es auch grundlegende Unterschiede, die sie voneinander unterscheiden. In diesem Artikel führen wir einen umfassenden Vergleich von DeepSeek und ChatGPT durch und zeigen die wichtigsten Unterschiede auf sowie, welches Modell für Ihre Anforderungen am besten geeignet sein könnte.
Zusammenfassung
- DeepSeek bietet nicht nur finanzielle Einsparungen, sondern steckt auch eine Menge an technischer Raffinesse unter der Haube.
- DeepSeek zeichnet sich durch transparente Denkprozesse aus und ermöglicht so eine einfache Anpassung der Ergebnisse.
- Eine weitere wichtige technologische Neuerung ist die Speicherung von Inhalten, die zu einer deutlich besseren Motivation führt.
In den letzten Wochen drehte es sich in den Tech-Nachrichten vor allem darum, wie DeepSeek, Chinas Antwort auf westliche große Sprachmodelle (LLMs), die Welt im Sturm eroberte – und dabei auch noch viel Marktkapitalisierung hinzufügte. Was unterscheidet DeepSeek von GPT und gibt es mehr Gründe dafür, als nur günstiger im Betrieb zu sein?
Es stellt sich heraus, dass das so ist. Tatsächlich werden Sie bei genauerem Hinsehen feststellen, dass es sich bei DeepSeek nicht um einen ähnlichen, aber billigeren Klon dessen handelt, wofür China in anderen Branchen berühmt geworden ist. Es handelt sich um einen echten Konkurrent, der Innovationen hervorgebracht und echte Verbesserungen am KI-Modell vorgenommen hat.
Gedankenkette
Wie Menschen müssen sich westliche große Sprachmodelle (LLMs) durch ein komplexes Problem navigieren. Ich kann von Ihnen nicht verlangen, einfach eine komplexe Gleichung zu berechnen. Sie müssen die Schritte Schritt für Schritt befolgen, bis Sie zu Ihren Schlussfolgerungen gelangen. In der künstlichen Intelligenz wird dies als „Gedankenfaden“ bezeichnet und ist ein wesentlicher Bestandteil für die Erzielung guter Ergebnisse mit einem Chatbot.
Vielleicht ist die Gedankenkette der Punkt, an dem DeepSeek im Vergleich zu GPT den größten Fortschritt gemacht hat, da es nicht nur komplexe Rätsel lösen kann (wie in Dieses Beispiel), sondern auch daran, ihre Arbeit zufriedenstellend zu präsentieren. Anstatt eine Frage zu stellen und nur eine Antwort zu erhalten, können Sie so die Arbeit von DeepSeek überprüfen.
Dies bedeutet auch, dass Sie Änderungen anfordern können, wenn Sie mit der erhaltenen Antwort nicht zufrieden sind, oder dass DeepSeek alle Fragen beantwortet, die Sie beim Lesen des Gedankengangs haben. Es ist eine leistungsstarke Ergänzung und ein großartiges Werkzeug für jeden Benutzer.
Caching
Ein weiterer Punkt, in dem DeepSeek zu einem echten Konkurrenten von GPT wird, ist die Zwischenspeicherung oder temporäre Speicherung Ihrer Fragen und Antworten, wodurch Sie eine Reihe von Fragen erstellen können. OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat das Caching aus dem einfachen Grund eingeschränkt, dass es Geld kostet. Dadurch können Sie nur eine bestimmte Anzahl von Fragen stellen (das Maximum wird durch Ihren Plan bestimmt), bevor der Chatbot seinen Speicher „löscht“.
DeepSeek behebt dieses Problem mit dem sog. Zwischenspeichern von Inhalten Auf der Festplatte. Diese Technik erkennt doppelte Eingaben, sodass DeepSeek vorherige Antworten abrufen kann, anstatt eine neue zu synthetisieren. Dadurch wird eine Menge unnötiger Rechenaufwand eingespart, und DeepSeek ist infolgedessen kostengünstiger und ermöglicht Benutzern die Erstellung längerer Ketten.
Im Gespräch mit dem KI-Designer Emile GervaisDeepSeek ist sehr transparent hinsichtlich dessen, was es speichert und was nicht. Sie können einfach danach suchen. Auf diese Weise können Sie sehen, was bei der Eingabe von Eingabeaufforderungen am besten funktioniert, womit wir auch schon beim letzten Punkt sind.
Ansprüche verbessern
Durch verbessertes Caching und Threading wird die Erstellung besserer Ansprüche einfacher. Die Transparenz von DeepSeek hinsichtlich seiner Funktionsweise mache es einfacher herauszufinden, wie die Befehle generiert werden, die Sie der KI geben, sagt Gervais.
Wenn Sie beispielsweise einen Anspruch schreiben, können Sie Daten, die sich während des Aufbaus der Kette nicht ändern, an den Anfang stellen und so sicherstellen, dass DeepSeek diese Informationen verwendet und im Cache wiederverwendet. Veränderlichere Daten sollten in die Mitte oder ans Ende der Eingabeaufforderungen gestellt werden, um klarere Antworten zu ermöglichen.
Dies ist zwar keine Entdeckung, die man über Nacht macht, und für den Durchschnittsbürger sind die Informationen vielleicht nicht besonders nützlich, aber es zeigt, dass DeepSeek etwas ganz anderes ist als GPT und mehr als nur eine billigere „Nachahmung“ darstellt. Was OpenAI begonnen hat, könnte letztendlich von einem chinesischen Unternehmen vollendet werden, von dem vor ein paar Monaten noch niemand gehört hatte.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl DeepSeek als auch ChatGPT leistungsstarke NLP-Funktionen bieten, die Wahl des richtigen Modells jedoch von Ihren spezifischen Anforderungen abhängt. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Anforderungen zu bewerten und mit beiden Modellen zu experimentieren, um zu ermitteln, welches für Ihre Nutzungsszenarien am besten geeignet ist.
