論文の概要: Comparative Analysis Based on DeepSeek, ChatGPT, and Google Gemini: Features, Techniques, Performance, Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04783v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 19:55:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-16 09:17:25.086854
- Title: Comparative Analysis Based on DeepSeek, ChatGPT, and Google Gemini: Features, Techniques, Performance, Future Prospects
- Title（参考訳）: DeepSeek、ChatGPT、Google Geminiに基づく比較分析:機能、技術、パフォーマンス、今後の展望
- Authors: Anichur Rahman, Shahariar Hossain Mahir, Md Tanjum An Tashrif, Airin Afroj Aishi, Md Ahsan Karim, Dipanjali Kundu, Tanoy Debnath, Md. Abul Ala Moududi, MD. Zunead Abedin Eidmum,
- Abstract要約: DeepSeek、ChatGPT、Google Geminiは最もトレンドでエキサイティングなLarge Language Model (LLM)技術です。
DeepSeekはMixture-of-Experts(MoE)アプローチを採用しており、タスクに最も関係のあるパラメータのみをアクティベートする。
ChatGPTは、人間のフィードバックからの強化学習によって強化された高密度トランスモデルに依存している。
Google Geminiは、テキスト、コード、イメージを単一のフレームワークに統合するマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャを使っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Nowadays, DeepSeek, ChatGPT, and Google Gemini are the most trending and exciting Large Language Model (LLM) technologies for reasoning, multimodal capabilities, and general linguistic performance worldwide. DeepSeek employs a Mixture-of-Experts (MoE) approach, activating only the parameters most relevant to the task at hand, which makes it especially effective for domain-specific work. On the other hand, ChatGPT relies on a dense transformer model enhanced through reinforcement learning from human feedback (RLHF), and then Google Gemini actually uses a multimodal transformer architecture that integrates text, code, and images into a single framework. However, by using those technologies, people can be able to mine their desired text, code, images, etc, in a cost-effective and domain-specific inference. People may choose those techniques based on the best performance. In this regard, we offer a comparative study based on the DeepSeek, ChatGPT, and Gemini techniques in this research. Initially, we focus on their methods and materials, appropriately including the data selection criteria. Then, we present state-of-the-art features of DeepSeek, ChatGPT, and Gemini based on their applications. Most importantly, we show the technological comparison among them and also cover the dataset analysis for various applications. Finally, we address extensive research areas and future potential guidance regarding LLM-based AI research for the community.
- Abstract（参考訳）: 現在、DeepSeek、ChatGPT、Google Geminiは、推論、マルチモーダル機能、そして世界中で一般的な言語パフォーマンスのための最も流行的でエキサイティングなLarge Language Model (LLM)技術である。
DeepSeekはMixture-of-Experts(MoE)アプローチを採用し、タスクに最も関連するパラメータのみをアクティベートすることで、特にドメイン固有の作業に有効である。
一方ChatGPTは、人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習によって強化された高密度トランスフォーマーモデルに依存しており、Google Geminiは実際に、テキスト、コード、イメージを単一のフレームワークに統合するマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャを使用している。
しかし、これらの技術を利用することで、ユーザーは所望のテキストやコード、画像などを、費用対効果とドメイン固有の推論でマイニングすることができる。
最高のパフォーマンスに基づいて、これらのテクニックを選択することができます。
そこで本研究では,DeepSeek,ChatGPT,Gemini技術に基づく比較研究を行った。
当初我々は,データ選択基準を適切に含みながら,それらの方法や資料に焦点をあてた。
次に、それらのアプリケーションに基づいて、DeepSeek、ChatGPT、およびGeminiの最先端の機能を提示する。
最も重要なことは、それらの技術比較を示し、また様々なアプリケーションのデータセット分析についても取り上げることである。
最後に,LLMに基づくコミュニティ向けAI研究に関する広範な研究領域と今後のガイダンスについて述べる。
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