論文の概要: Challenges and Applications of Large Language Models: A Comparison of GPT and DeepSeek family of models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21377v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 07:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.94784
• Title: Challenges and Applications of Large Language Models: A Comparison of GPT and DeepSeek family of models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの課題と応用:GPTモデルとDeepSeekモデルの比較
• Authors: Shubham Sharma, Sneha Tuli, Narendra Badam,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は産業全体でAIを変革しているが、その開発と展開は依然として複雑である。 この調査は、LLMの構築と利用における16の課題を概観する。 OpenAIのクローズドソースGPT-4oと,大規模なオープンソースMixture-of-ExpertsモデルであるDeepSeek-V3-0324を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2952310333454082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are transforming AI across industries, but their development and deployment remain complex. This survey reviews 16 key challenges in building and using LLMs and examines how these challenges are addressed by two state-of-the-art models with unique approaches: OpenAI's closed source GPT-4o (May 2024 update) and DeepSeek-V3-0324 (March 2025), a large open source Mixture-of-Experts model. Through this comparison, we showcase the trade-offs between closed source models (robust safety, fine-tuned reliability) and open source models (efficiency, adaptability). We also explore LLM applications across different domains (from chatbots and coding tools to healthcare and education), highlighting which model attributes are best suited for each use case. This article aims to guide AI researchers, developers, and decision-makers in understanding current LLM capabilities, limitations, and best practices.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は産業全体でAIを変革しているが、その開発と展開は依然として複雑である。 この調査では、LLMの構築と使用における16の課題をレビューし、これらの課題に対して、ユニークなアプローチで2つの最先端モデルで対処する方法を検討する。OpenAIのクローズドソースGPT-4o(5月2024アップデート)と、大規模なオープンソースのMixture-of-ExpertsモデルであるDeepSeek-V3-0324(3月2025年3月)である。 この比較を通じて、クローズドソースモデル(ロバスト安全性、微調整された信頼性)とオープンソースモデル(効率、適応性)のトレードオフを示す。 また、さまざまなドメイン(チャットボットやコーディングツールから医療や教育まで)にわたるLLMアプリケーションについても検討し、ユースケースごとにどのモデル属性が最適かを強調します。 この記事では、現在のLLM能力、制限、ベストプラクティスを理解するために、AI研究者、開発者、意思決定者を導くことを目的としています。

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