DeepSeek和Coder的区别在于它们的独立功能和合并后的优势。以下是详细说明: DeepSeek: 专注于自然语言处理(NLP)、代码生成和知识检索等任务。 在中文理解、数学推理和代码能力方面表现突出。 提供高效的信息搜索和解答服务,能够处理多领域任务。 Coder: 是DeepSeek系列中专门针对代码生成优化的模型。 在编程任务中展现出...
DeepSeek：部分模型开源（如 DeepSeek-Coder），允许企业自行微调和二次开发。ChatGPT：完全闭源，用户无法定制底层模型，生态受限于 OpenAI 规则。四、中文处理能力对比 DeepSeek：深度优化中文语法与文化背景，生成内容更符合本土用户习惯，长文本逻辑连贯性更强。ChatGPT：中文处理偏向“翻译式表达”，在成语、方言等场...
应用场景方面，ChatGPT是通用型的，适合各种日常对话和内容生成，而DeepSeek可能更偏向企业级应用，比如客服、数据分析、报告生成等，特别是在需要专业知识的场景下表现更好。响应速度和效率方面，DeepSeek可能在架构优化上做了更多工作，比如模型压缩或分布式计算，以提高处理速度和降低成本。另外，用户可能关心的还有模型...
Coder模式是针对程序员和技术爱好者设计的一种对话方式,它结合了编程逻辑和自然语言处理,使得用户可以通过类似编程的指令与DeepSeek进行交互。在这个模式下,用户可以用代码片段、函数式表达或是专业的技术术语提出问题或发出指令,DeepSeek则能够解析这些输入,给出精确且高效的反馈。 –**代码辅助**:用户可以在对话中直接...
官方表示为向前兼容,API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以访问新的模型。 新模型在通用能力、代码能力上,都显著超过了旧版本的两个模型。 新模型更好地对齐了人类的偏好,在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化: ArenaHard winrate 从 68.3% 提升至 76.3% ...
从用户体验来看,ChatGPT的界面设计注重用户友好性,支持文字、语音和图片等多种交互方式。然而,其免费版本功能限制较多,高级功能需要订阅。此外,ChatGPT主要依赖云端服务,响应速度虽快,但在高并发访问时可能不够灵活。 DeepSeek则提供了更高的部署灵活性,支持本地化部署,用户可以根据自身需求进行定制化配置。其界面简洁明...
在关键动作序列的基础上，数据引擎还会插入额外的搜索动作，使轨迹更加真实和合理。例如，在上述例子中，...
DeepSeek 与 ChatGPT 相比，具有以下一些优势：1. 成本方面：- 训练和使用成本低：DeepSeek 的训练成本...
采用了在其他强大的代码语言模型(如CodeGen、Stable Code Alpha、CodeLLaMA和DeepSeekCoder)中流行的分阶段训练方法。 训练分为几个阶段,包括代码数据预训练、中间填充(FIM)训练、长上下文持续训练和指令微调。 模型初始化 代码模型大多遵循两种主要训练方法之一:使用代码和相关文本从头开始训练的模型(例如,CodeGen、Stable...