chatgptとdeepseekの大きな違いとは？-チーフAIシェアリングサークル

ChatGPT（OpenAIが開発）とDeepSeek（中国のDepth Seekerが開発）は、2つの主流言語モデルとして、技術的アーキテクチャー、アプリケーション・シナリオ、言語サポートなどに大きな違いがある：

建築デザイン
- チャットGPT純粋なトランスフォーマー・デコーダー・アーキテクチャーに基づき、セルフ・アテンション・メカニズムに依存し、大きなパラメーター・サイズ（例えばGPT-4では最大1兆8000億パラメーター）に対応し、汎用性を目指している。
- ディープシーク推論効率を最適化し、より大きなコンテキストウィンドウ（256kトークン）をサポートするために、知識グラフと動的検索拡張技術を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ（MoE＋密なモデル）。
トレーニング方法
- チャットGPT多言語汎用インターネットテキストに焦点を当て、RLHF（人間フィードバックによる強化学習）を通じて人間の嗜好を調整し、知識のパラメータ暗黙記憶に依存する。
- ディープシーク提案アルゴリズムは、中国のインターネットデータと垂直ドメインコーパスに注目し、タスクに合わせた損失関数を組み込み、ドメイン専門家からのフィードバックと動的知識ベース更新を組み合わせることで、「幻覚」現象を低減する。

中国の加工能力
- ディープシークC-Eval評価では76.5点（ChatGPTの70.2点より高い）を獲得しました。
- チャットGPTしかし、中国語の処理は翻訳の質に依存しており、慣用句の誤用や文化的な隔たりが生じやすい。
推論と生成能力
- 論理的推論DeepSeekは「思考連鎖蒸留」技術により、中国数学の応用問題（Gao Kaoなど）で15%の精度でリードしている一方、ChatGPTはコード生成（HumanEval合格率87%）やクロスドメインの一般知識クイズで優れたパフォーマンスを発揮している。
- アイデア創出ChatGPT: ChatGPTのテキストは自然で滑らかで、ストーリー作成や詩の生成に適しています。DeepSeekは構造化された出力に重点を置いており、戦略的コピーライティングや業界分析に適しています。

垂直シナリオと汎用シナリオ
- ディープシーク企業レベルのカスタマイズ（例：財務数値化、医療診断）、プライベート展開のサポート、業界知識ベースの収束、60%のハードウェアコスト削減に重点を置く。
- チャットGPTグローバル化した多言語カスタマーサービス、クリエイティブ・ライティング、その他プラグインによる生態学的拡張に依存する一般的なタスク（法律、医療ツールなど）に適用。
マルチモーダル機能
- チャットGPTDALL-E 3とGPT-4Vを統合し、混合グラフィック制作をサポート。
- ディープシークテキストトラックに焦点を当て、外部ツールによるマルチモーダル機能の実装が必要。

配備コスト
- ディープシークAPIコールコストはChatGPTの1/3($0.001/thousand token)です。
- チャットGPTGPT-4のコストは100万トークンあたり$30で、クラウドベースの演算に依存し、エンタープライズ・バージョンのサブスクリプション・コストは高い。
デベロッパーエコロジー
- チャットGPT成熟した開発エコシステム（例えば、30,000以上のサードパーティプラグイン）を持つが、中国のリソースは15%以下である。
- ディープシークオープンソース戦略により、最適化に参加する開発者を集め、完全な中国語ドキュメントとローカライズされた技術サポートを提供する。