論文の概要: DeepSeek vs. ChatGPT: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17764v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 01:49:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:22:49.335052
• Title: DeepSeek vs. ChatGPT: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks
• Title（参考訳）: DeepSeek vs. ChatGPT:科学計算と科学機械学習の課題の比較研究
• Authors: Qile Jiang, Zhiwei Gao, George Em Karniadakis,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、幅広い問題に対処するための強力なツールとして登場した。 我々は,最も先進的なLCM-ChatGPTとDeepSeek-の能力と,計算課題に対処するための推論最適化バージョンを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4249056411704384
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for tackling a wide range of problems, including those in scientific computing, particularly in solving partial differential equations (PDEs). However, different models exhibit distinct strengths and preferences, resulting in varying levels of performance. In this paper, we compare the capabilities of the most advanced LLMs--ChatGPT and DeepSeek--along with their reasoning-optimized versions in addressing computational challenges. Specifically, we evaluate their proficiency in solving traditional numerical problems in scientific computing as well as leveraging scientific machine learning techniques for PDE-based problems. We designed all our experiments so that a non-trivial decision is required, e.g. defining the proper space of input functions for neural operator learning. Our findings reveal that the latest model, ChatGPT o3-mini-high, usually delivers the most accurate results while also responding significantly faster than its reasoning counterpart, DeepSeek R1. This enhanced speed and accuracy make ChatGPT o3-mini-high a more practical and efficient choice for diverse computational tasks at this juncture.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、科学計算、特に偏微分方程式(PDE)の解法など、幅広い問題に対処するための強力なツールとして登場した。 しかし、異なるモデルは異なる強さと好みを示し、様々なレベルのパフォーマンスをもたらす。 本稿では,最も先進的なLCMであるChatGPTとDeepSeekの能力と,計算課題に対処するための推論最適化バージョンを比較した。 具体的には、科学計算における従来の数値問題を解く能力と、PDEに基づく問題に科学的機械学習技術を活用する能力を評価する。 我々は、ニューラルネットワーク学習のための入力関数の適切な空間を定義するなど、非自明な決定が求められるように、全ての実験を設計した。 以上の結果から,最新のモデルであるChatGPT o3-mini-highは,最も正確な結果を提供すると同時に,推理モデルであるDeepSeek R1よりもはるかに高速に反応することがわかった。 この高速化と精度の向上により、ChatGPT o3-mini-highは、この分岐点における様々な計算タスクに対してより実用的で効率的な選択となる。

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