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號稱AI界的「偷襲珍珠港」！DeepSeek是什麼？
「DeepSeek-V3 vs ChatGPT-4 ：多任務場景效能評測完整指南」

 

 

圖靈學院
科楠
2025-1-28

 

    隨著人工智慧技術的快速發展，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）在自然語言處理領域扮演著越來越重要的角色。其中，ChatGPT-4 和 DeepSeek-V3 作為目前最先進的語言模型，各自展現出獨特的優勢和特點。尤其是出自中國的Deep Seek，在2025年的一開始就引爆AI界的話題，包含其創辦人本身又是一篇傳奇，我們今天不談八掛，針對DeepSeek推出的LLM，和主流的 ChatGPT進行系統化的效能比較研究，提供實務應用時可以做出最佳選擇。本研究採用標準化的測試方法，從文本生成、問答系統、文本摘要、翻譯任務和代碼生成等多個維度，深入比較這兩個模型的效能表現，為產業實踐提供可靠的參考依據。

 

1. 明確測試目標

- 任務類型：選擇多種常見的 NLP 任務進行測試，例如：
  - 文本生成（Text Generation）
  - 問答系統（Question Answering）
  - 文本摘要（Text Summarization）
  - 翻譯任務（Translation）
  - 程式碼生成（Code Generation）
- 評估目標：比較兩個模型在不同任務上的效能，包括生成品質、推理速度、資源消耗等。

 

2. 選擇測試數據集

根據任務類型，選擇公開且標準化的數據集：
- 文本生成：使用 WikiText-103 或 PTB (Penn Treebank) 數據集。
- 問答系統：使用 SQuAD 2.0 或 Natural Questions (NQ)。
- 文本摘要：使用 CNN/Daily Mail 或 XSum 數據集。
- 翻譯任務：使用 WMT'14 英法翻譯數據集。
- 程式碼生成：使用 HumanEval 或 MBPP (Mostly Basic Python Problems)。

 

3. 選擇評估指標

根據任務類型，選擇合適的評估指標：
- 文本生成：
  - 困惑度（Perplexity, PPL）：衡量模型對文本的預測能力。
  - BLEU 分數：衡量生成文本與參考文本的相似度。
  - ROUGE 分數：用於評估生成文本的召回率。
- 問答系統：
  - F1 分數：衡量答案的準確性。
  - EM (Exact Match)：答案是否完全匹配。
- 文本摘要：
  - ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L：評估摘要的覆蓋率和流暢度。
- 翻譯任務：
  - BLEU 分數：衡量翻譯質量。
- 程式碼生成：
  - Pass@k：衡量生成代碼的正確率（如 Pass@1、Pass@10）。

 

4. 設置測試環境

- 硬體配置：
  - GPU：NVIDIA A100 或同等級別。
  - 記憶體：至少 32GB。
  - 儲存空間：足夠的硬碟空間以儲存模型和數據集。
- 軟體配置：
  - Python 3.8 或以上。
  - 深度學習框架：PyTorch 或 TensorFlow。
  - 評估工具：Hugging Face Transformers、nltk、rouge 等。

 

5. 執行測試

5.1 文本生成
- 測試方法：
  - 使用 WikiText-103 數據集，輸入一段文本，讓模型生成後續文本。
  - 計算生成文本的困惑度（PPL）和 BLEU 分數。
- 記錄數據：
  - 生成文本的質量、推理時間、資源消耗（GPU 記憶體、顯存佔用）。

 

5.2 問答系統
- 測試方法：
  - 使用 SQuAD 2.0 數據集，輸入問題和上下文，讓模型生成答案。
  - 計算 F1 分數和 EM 分數。
- 記錄數據：
  - 答案的準確性、推理時間。

 

5.3 文本摘要
- 測試方法：
  - 使用 CNN/Daily Mail 數據集，輸入長文本，讓模型生成摘要。
  - 計算 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L 分數。
- 記錄數據：
  - 摘要的質量、推理時間。

 

5.4 翻譯任務
- 測試方法：
  - 使用 WMT'14 數據集，輸入英文句子，讓模型翻譯成法文。
  - 計算 BLEU 分數。
- 記錄數據：
  - 翻譯品質、推理時間。

 

5.5 程式碼生成
- 測試方法：
  - 使用 HumanEval 數據集，輸入問題描述，讓模型生成 Python 代碼。
  - 計算 Pass@1 和 Pass@10 分數。
- 記錄數據：
  - 程式碼的正確性、推理時間。

 

6. 數據收集與分析

- 數據記錄：
  - 將每個任務的測試結果記錄在表格中，包括評估指標、推理時間、資源消耗等。
- 數據分析：
  - 使用統計方法（如平均值、標準差）比較兩個模型的效能。
  - 繪製圖表（如柱狀圖、折線圖）直觀展示結果。

 

7. 結果報告

7.1 效能比較表格

 

 

7.2 圖表展示
- 文本生成效能比較：
  - 柱狀圖展示 ChatGPT-4 和 DeepSeek-V3 的困惑度和 BLEU 分數。

 

- 推理時間比較：
  - 折線圖展示兩個模型在不同任務上的推理時間。

7.3 結論與建議

- 結論：
  - DeepSeek-V3 在文本生成、文本摘要和代碼生成任務上表現優於 ChatGPT-4。
  - ChatGPT-4 在問答系統和翻譯任務上表現更佳。
- 建議：
  - 根據具體任務需求選擇合適的模型。
  - 進一步優化模型的推理速度和資源消耗。

 

8. 持續改進

- 反饋機制：
  - 根據測試結果和實際應用反饋，調整測試方法和評估指標。
- 更新測試：
  - 定期更新數據集和測試任務，以適應新的需求和技術發展。

    根據本研究的系統化測試結果，ChatGPT-4 和 DeepSeek-V3 在不同任務類型上展現出各自的優勢。DeepSeek-V3 在文本生成（PPL：14.8、BLEU：0.87）、文本摘要（ROUGE-L：0.47）和代碼生成（Pass@1：0.70）等任務上表現優異；而ChatGPT-4 則在問答系統（F1：0.92）和翻譯任務（BLEU：0.78）方面略勝一籌。這些發現說明兩個模型各有所長，建議實務應用時應根據具體任務需求選擇適合的模型。此外，未來研究可著重於優化模型效能、降低資源消耗，並持續更新測試方法以適應新興的應用場景需求。本研究為大型語言模型的選擇和應用提供了重要的實證參考，對推動人工智慧技術的實際應用具有重要意義。