مقایسه عمیق DeepSeek و ChatGPT: بررسی دقیق معماری و عملکرد

1. طراحی معماری

مدل‌های زبانی بزرگ با قادر ساختن ماشین‌ها به تولید نسخه‌هایی از متن شبیه به انسان، ترجمه زبان‌ها، خلاصه‌سازی متون و انجام وظایف متعدد دیگر، چهره پردازش زبان طبیعی را تغییر داده‌اند. پیشرفت‌های سریع در مدل‌سازی زبانی بزرگ منجر به تولید تفاوت‌های سطحی در سراسر سیستم‌های هوش مصنوعی از نظر معماری، روش آموزش و عملکرد کلی شده است.

این مقاله به تفصیل به مقایسه دو مدل پیشرو، ChatGPT و DeepSeek، می‌پردازد و بر طراحی معماری، روش‌های آموزش، عملکرد و محدودیت‌ها تمرکز دارد.

1. طراحی معماری

1.1 معماری ChatGPT

ChatGPT از معماری ترانسفورمر استفاده می‌کند. این مدل بر اساس سری GPT ساخته شده است. در حال حاضر، قابل تنظیم ترین مدل، GPT-4 است - یک مدل ترانسفورمر فقط رمزگشا که می‌تواند میلیاردها پارامتر داشته باشد که همه برای آن تنظیم شده‌اند.

معماری ترانسفورمر
معماری ترانسفورمر از مقاله "Attention is all you need" اثر واسوانی و همکاران، 2017 [1]

ویژگی‌های اصلی معماری عبارتند از:

  • مکانیسم‌های خود توجه چندگانه: این مکانیسم‌ها به بخش‌هایی از جمله ورودی به طور همزمان توجه می‌کنند و وابستگی‌های دوربرد و روابط متنی را ثبت می‌کنند.
  • نرمال‌سازی لایه و اتصالات باقیمانده: این موارد فرآیند آموزش را تثبیت می‌کنند و...