Galerie de cartes mentales Différences de base en profondeur entre R1 et V3
Il s'agit d'une carte mentale sur les différences de base entre Deepseek R1 et V3.
Modifié à 2025-02-12 10:50:55Ceci est le chapitre 5 du livre de l'enseignant "This Is Auth to Read", qui parle principalement de ces aspects: ① L'importance de la capacité d'apprentissage ②Comment ajouter un contexte à l'information ③Comment distinguer les connaissances et les informations Je ne vous précipite pas pour remettre en question et défier ⑤Comment utiliser des notes collantes pour mettre à niveau votre capacité d'apprentissage ⑥Pour pourquoi chasser les "biens secs" un pseudo-apprentissage?
Afin d'aider tout le monde à utiliser Deepseek plus efficacement, une collection de Mind Map Deepseek Guide a été spécialement compilée! Cette carte mentale résume le contenu principal: liens liés à Yitu, analyse de profil DS, comparaison des routes technologiques Deepseek et ChatGpt, Guide de déploiement du modèle Deepseek et Qwen, comment gagner plus d'argent avec Deepseek, comment jouer Deepseek, Deepseek Scientific Research Applications Mows Inside Attendez, vous permettant de saisir rapidement l'essence de l'interaction AI. Qu'il s'agisse de la création de contenu, de la planification du plan, de la génération de code ou de l'amélioration de l'apprentissage, Deepseek peut vous aider à atteindre deux fois le résultat avec la moitié de l'effort!
Il s'agit d'une carte mentale sur les 30 instructions de niveau d'alimentation de Deepseek.
Ceci est le chapitre 5 du livre de l'enseignant "This Is Auth to Read", qui parle principalement de ces aspects: ① L'importance de la capacité d'apprentissage ②Comment ajouter un contexte à l'information ③Comment distinguer les connaissances et les informations Je ne vous précipite pas pour remettre en question et défier ⑤Comment utiliser des notes collantes pour mettre à niveau votre capacité d'apprentissage ⑥Pour pourquoi chasser les "biens secs" un pseudo-apprentissage?
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Il s'agit d'une carte mentale sur les 30 instructions de niveau d'alimentation de Deepseek.
Différences de base en profondeur entre R1 et V3
Objectifs de conception et méthodes de formation
Deepseek R1
Conçu spécifiquement pour les tâches de raisonnement approfondies
Mettre l'accent sur la pensée logique
Convient aux scénarios où une analyse logique est requise
Capable de gérer des problèmes complexes
Capacité de résolution de problèmes
Fournir des solutions
Optimiser le processus décisionnel
Utiliser le raisonnement de la chaîne de réflexion
Simuler le processus de pensée humaine
Déduire progressivement la conclusion
Améliorer la précision du raisonnement
Technologie d'apprentissage du renforcement
Optimisation continue par rétroaction
Améliorer les performances du modèle
Deepseek v3
Modèle général de grande langue
Concentrez-vous sur la génération de la langue
Capacité de création de texte
Compréhension du langage naturel
Compréhension du contexte
Capturer des informations contextuelles
Améliorer la qualité de la communication
Adopter une architecture d'experts hybrides (MOE)
Multitâche efficace
Effectuer plusieurs tâches simultanément
Améliorer l'utilisation des ressources
Prend en charge une réponse rapide
Réduire le temps de traitement
Améliorer la satisfaction des utilisateurs
Scénarios d'application
Deepseek R1
Analyse logique complexe et scénarios de raisonnement
Recherche académique
Analyse des données
Vérification théorique
Développement de logiciels
Revue de code
Positionnement des problèmes
Système d'aide à la décision
Intelligence d'affaires
l'évaluation des risques
Deepseek v3
Tâches de traitement du langage naturel étendues
Traduction multilingue
Échange interculturel
Informations sur la mondialisation
Génération de contenu
Écriture d'articles
Écriture créative
AI conversationnel
Service client
Assistant virtuel
Réponse rapide et scénarios à haute efficacité
Interaction en temps réel
Messagerie instantanée
Service client en ligne
Génération de contenu rapide
Reportage
Gestion des médias sociaux
Performance
Deepseek R1
Raisonnement logique et résolution de problèmes complexes
Excellente performance
Grande précision
Forte fiabilité
La réponse peut être plus lente
Besoin de plus de ressources informatiques
Temps de traitement long
Deepseek v3
Vitesse de réponse rapide
Convient pour une interaction en temps réel
Rétroaction instantanée
Améliorer l'expérience utilisateur
Génération de contenu rapide
Améliorer l'efficacité du travail
Répondre aux besoins instantanés
Performance de tâche d'analyse logique en profondeur
Probablement pas aussi bon que R1
Professionnalisme relativement faible
Capacités d'analyse approfondies limitées
Recommandations complètes et avertissements des risques
Sélectionnez une suggestion
Analyse logique profonde et résolution de problèmes complexes
Deepseek R1 est plus approprié
Prise en charge des exigences du projet
Exigences professionnelles élevées
Réponse rapide et applications efficaces
Deepseek V3 est plus approprié
Priorité d'efficacité
Traiter les exigences en temps réel
Avertissement de risque
Impact du développement technologique
La sélection du modèle affecte la compatibilité future
Mise à jour continue et maintenance
Risques d'itération technologique
Évaluer régulièrement l'efficacité du modèle
S'adapter aux changements dans l'environnement technologique
Surveillance des performances
Évaluation de l'applicabilité
Considérations de l'état des ressources
Analyse coûts-avantages
Ratio d'entrée-sortie
Valeur d'investissement à long terme
illustrer
1. Outil de fabrication de cartes: Mindmaster, fabrication: tasse de thé vide