Çoğu zaman ilk tercihim ChatGPT oluyor ama bazen de yeterli olmuyor. DeepSeek, ChatGPT ile doğrudan rekabet edebilecek, hatta birçok önemli görevde onu geride bırakabilecek güçlü bir model olduğunu kanıtlıyor. Doğal dil işleme, veri analizi, içerik oluşturma ve makine çevirisi söz konusu olduğunda DeepSeek olağanüstü bir performans sunar.
4. Matematik problemlerini çözün
DeepSeek ve ChatGPT gibi yapay zeka sohbet robotları, insanların yardım almak ve matematik problemlerini çözmek için başvurduğu popüler platformlardır. DeepSeek, muhakeme görevleri için R1 modelini kullanırken, ChatGPT, ücretsiz kademe kullanıcıları için OpenAI'nin o3-mini (düşük/orta) modelini ve günlük 3 girdi sınırı olan Plus kullanıcıları için o50-mini (yüksek) modelini sunuyor.
Hem DeepSeek hem de ChatGPT'de (ücretsiz kullanıcı olarak) onlarca zorlu GMAT (Lisansüstü Yönetim Kabul Sınavı) sorusunu test ettikten sonra, her ikisi de soruların hepsine doğru cevaplar verdi.
Bu test tam kapsamlı olmasa da, her iki modelin de yaygın matematik problemlerini çözmek için yeterince iyi olduğunu söyleyebilirim ve her iki modelin de çözemeyeceği bir problem bulmakta muhtemelen çok zorlanırsınız.
Ancak yine de ChatGPT yerine DeepSeek'i kullanmayı tercih ediyorum çünkü her ikisinde de daha yüksek puan aldı. AIME Math 2024 ve Codeforces kıyaslamaları. DeepSeek düşünce dizisi aynı zamanda sorunların nasıl çözüleceğine dair daha fazla içgörü sağlıyor ve gelecekte benzer sorunlarla nasıl başa çıkacağımı daha iyi anlamama ve bu konuda kendimi eğitmeme olanak sağlıyor.
Eğer bir ChatGPT Plus kullanıcısıysanız, DeepSeek hâlâ daha iyi bir seçenek olabilir çünkü o3-mini (yüksek) girdilerinizin payını kullanmayacak, daha iyi düşünce trenleri sağlayacak ve teorik olmadıkları sürece muhtemelen matematik problemlerinizi çözecektir.
3. Kod hata ayıklama ve oluşturma
Programlama ve hata ayıklama, DeepSeek ve ChatGPT'nin her ikisinin de kullanıldığı diğer popüler uygulamalardır. Daha önce de belirttiğimiz gibi, DeepSeek R1 modeli Codeforces kıyaslamasında OpenAI o3-mini (düşük/orta) modellerinden daha yüksek puan alıyor; bu da DeepSeek'i ChatGPT'ye tercih etmek için iyi bir sebep. Verimli hata ayıklama ve kodlama, chatbot'ların temel özelliklerinden olup üretkenliği artırır ve yazılım geliştirme süresini kısaltır.
Bunun gerçek dünyadaki kullanıma nasıl yansıdığını görmek için her iki sohbet robotundan da HTML5, CSS ve JavaScript kullanarak bir Yılan oyunu yazmalarını istedim. Birkaç hatayı düzelttikten sonra sonunda her iki chatbot'un da çalışan bir Yılan oyunu üretmesini sağladım. Bu örnek, bu araçların işlevsel kod üreterek geliştiriciler için geliştirme sürecini nasıl kolaylaştırabileceğini gösteriyor.
DeepSeek'in sorunları çözmek için biraz daha az komut istemi gerektirdiğini fark ettim. Fakat bu pek işe yaramadı çünkü iki ek komuttan sonra ChatGPT'nin Yılan oyununu kusursuz bir şekilde çalıştırabildim. Ancak fark yaratan nokta, DeepSeek'in Snake oyununun ChatGPT'den gelen oyuna göre daha cilalı olması ve daha fazla özelliğe sahip olmasıydı. Bu ek özellikler, DeepSeek'in kullanıcı gereksinimlerini anlayıp daha kapsamlı yazılım çözümleri sunma becerisini ortaya koyuyor.
Bu nedenle, her iki yapay zeka modeli de kıyaslamalarda oldukça benzer puanlar alsa da, DeepSeek R1, kullanıcının koddan ne beklediği konusunda daha fazla rehberlik sunuyor gibi görünüyor. Bu durum, DeepSeek'in isteğin bağlamını daha iyi anlamasını sağlayan algoritmalarındaki iyileştirmelere bağlanabilir.
Bazıları bu nedenle ChatGPT'yi tercih edebilir, ancak ben chatbot'larla kod üreten kişilerin çoğunun yardım arayan öğrenciler ve genç mühendisler olduğunu düşünüyorum. Dolayısıyla benzer kod parçalarında normalde bulabileceğiniz ek özelliklerin sağlanması ek bir avantaj ve DeepSeek'i kullanmaya devam etmek için iyi bir sebep olacaktır. Bu ek özellikler kullanıcıların yeni programlama tekniklerini öğrenmelerine ve yazılım geliştirme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.
2. Veri analizi
DeepSeek'in veri analizindeki gücü, Uzman Karışımı (MoE) model yapısını kullanmasında yatmaktadır. Bu tasarım, modelin parametrelerinin belirli alt kümelerini ("uzmanlar") farklı görevlere dinamik olarak tahsis etmesini sağlayarak, hesaplama kaynaklarını optimize eder ve işlem verimliliğini artırır. Bu mimari DeepSeek'in hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri etkili bir şekilde işlemesine olanak tanır.
Bu örnekte, hem DeepSeek'e hem de ChatGPT'ye, arka uç testleri için bir veritabanını doldurmak amacıyla kullandığım bir başlangıç dosyası verdim. Daha sonra her iki chatbot'tan da sağladığım profile dayanarak potansiyel eğilimleri analiz etmelerini istedim. DeepSeek bana fiyat dağılımı, hisse senedi seviyesi, zirve ve son aktivite, grup popülaritesi vb. gibi değerli bilgiler sağladı.
ChatGPT ise dosyadaki bilginin kalitesiyle daha fazla ilgileniyor gibi görünüyor. Daha sonra veri analizini uygulamaktan ziyade, nasıl yapılacağına dair tavsiyelerde bulunmaya başladı. Hatta fiyat dağılım eğilimlerini, envanter seviyelerini, zirve aktiviteyi ve son aktiviteleri (DeepSeek'in zaten bulduğu eğilimler) görmesini istemeyi bile birkaç kez denedim, ancak bunun yerine bana sürekli talimatlar verildi.
İşte tam bu noktada işe uygun yapay zeka aracını bulmak önem kazanıyor. ChatGPT'nin ücretsiz o3-mini modelleri konuşma ve yaratıcı çalışmalarda daha iyi olabilirken, DeepSeek'in R1 modeli özellikle analitik iş yükleri için tasarlanmıştır.
1. Yapılandırılmış verilerin işlenmesi
DeepSeek'in yapılandırılmış verileri işlemedeki verimliliği, onu ChatGPT gibi genel yapay zeka modellerinden ayırıyor. JSON dosyaları, XML ve veritabanı girişleri gibi yapılandırılmış veriler dikkatli analiz ve yorumlama gerektirir. Yapılandırılmış veri işleme, verilerin ham halinden bilgisayar tarafından kullanılabilecek yapılandırılmış bir forma dönüştürülmesi sürecidir. Yapılandırılmış veri türleri arasında veritabanları, elektronik tablolar ve XML dosyaları yer alır.
DeepSeek, GPQA (Google Lisansüstü Seviye Soru ve Cevapları) kıyaslamalarında daha düşük puanlar almış olsa da, bu durum DeepSeek'in özellikle yapılandırılmış verilerle çalışırken akıl yürütme ve çıkarım yapma becerisiyle karşılaştırıldığında çok da önemli değil.
Bu testte, her iki chatbot'a da düzgün bir şekilde işleyip organize edebilmeleri için yanlış yapılandırılmış bir veritabanı verdim.
DeepSeek bana veritabanının olması gerektiği gibi görünen tablo sonuçlarını verdi, ChatGPT ise zorlandı ve bana sadece veritabanının kategoriler bölümünü verdi ve diğer her şeyi unuttu. Bu test DeepSeek'in yapılandırılmış verileri etkili bir şekilde işleme yeteneğini göstermektedir.
Yoruma kapalı.