En el mundo dinámico de los modelos de lenguaje, emerge una nueva potencia: el DeepSeek LLM. Con un impresionante total de 67 mil millones de parámetros, este modelo ha sido entrenado meticulosamente desde cero, utilizando un vasto conjunto de datos de 2 billones de tokens en inglés y chino. Lo más fascinante de DeepSeek es su decisión de abrir sus versiones Base y Chat, tanto de 7B como de 67B, marcando un nuevo estándar en la colaboración de investigación. En este artículo, exploraremos las excepcionales capacidades de este modelo en varios dominios y evaluaremos su rendimiento en pruebas complejas.
Capacidades generales superiores
El DeepSeek LLM 67B Base ha demostrado su valía superando al Llama2 70B Base en áreas clave como razonamiento, programación, matemáticas y comprensión del chino. Su destreza se extiende a diversos campos, representando un salto significativo en la evolución de los modelos de lenguaje.
Proficiencia en programación y matemáticas
Una característica destacada del DeepSeek LLM 67B Chat es su asombroso rendimiento en programación, logrando una puntuación de 73.78 en el HumanEval Pass@1. Además, exhibe capacidades matemáticas excepcionales, con puntuaciones de 84.1 en GSM8K 0-shot y 32.6 en Math 0-shot. Es notable su capacidad de generalización, demostrada por una impresionante puntuación de 65 en el exigente Examen Nacional de Bachillerato de Hungría.
Dominio del idioma Chino
En una comparación directa con GPT-3.5, DeepSeek LLM 67B Chat se destaca como líder en competencia lingüística en chino. Los resultados de la evaluación subrayan la supremacía del modelo, marcando un paso significativo en el procesamiento del lenguaje natural.
Perspectivas de evaluación
Para asegurar una evaluación justa del DeepSeek LLM 67B Chat, los desarrolladores introdujeron nuevos conjuntos de problemas, mitigando la contaminación de datos y adaptándose a conjuntos de prueba específicos. El Examen Nacional de Bachillerato de Hungría actúa como una prueba de fuego para las capacidades matemáticas, revelando la destreza del modelo en la resolución de problemas complejos.
Además, el “conjunto de datos de evaluación de seguimiento de instrucciones” lanzado por Google el 15 de noviembre de 2023 proporcionó un marco integral para evaluar la capacidad del DeepSeek LLM 67B Chat de seguir instrucciones en diversos contextos. Los resultados indican un alto nivel de competencia en el cumplimiento de instrucciones verificables.
La utilización de problemas del Concurso Semanal de LeetCode refuerza aún más la competencia del modelo en programación. Al rastrear datos de LeetCode, la métrica de evaluación se alinea con los estándares de HumanEval, demostrando la eficacia del modelo en la resolución de desafíos de codificación del mundo real.
Revisión de los Benchmarks de preguntas de opción múltiple
Una exploración experimental revela que la incorporación de preguntas de opción múltiple (MC) de exámenes chinos mejora significativamente el rendimiento en los Benchmarks. Benchmarks notables como MMLU, CMMLU y C-Eval muestran resultados excepcionales, demostrando la adaptabilidad del DeepSeek LLM a diversas metodologías de evaluación.
Nuestra opinión
Al celebrar el primer aniversario del DeepSeek LLM, es evidente que este avanzado modelo de lenguaje se sitúa a la vanguardia de la innovación. Su amplio conjunto de datos, su meticulosa metodología de entrenamiento y su rendimiento sin igual en programación, matemáticas y comprensión lingüística lo convierten en un cambio de juego en el campo de la inteligencia artificial.
