ChatGPT는 대부분 제가 가장 먼저 선택하는 솔루션이지만, 가끔은 부족할 때가 있습니다. DeepSeek은 ChatGPT와 직접 경쟁할 수 있을 만큼 강력한 모델임을 입증하고 있으며, 여러 핵심 작업에서 ChatGPT를 능가하기도 합니다. DeepSeek은 자연어 처리, 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 기계 번역 분야에서 탁월한 성능을 제공합니다.
4. 수학 문제를 풀어보세요
DeepSeek과 ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 사람들이 도움과 수학 문제를 풀기 위해 찾는 인기 플랫폼입니다. DeepSeek은 논리적 추론 작업에 R1 모델을 사용하는 반면, ChatGPT는 무료 사용자에게는 OpenAI의 o3-mini(낮음/중간) 모델을, Plus 사용자에게는 o3-mini(높음) 모델을 제공하며, 하루 입력 횟수는 50회로 제한됩니다.
DeepSeek과 ChatGPT(무료 사용자)에서 수십 개의 까다로운 GMAT(대학원 경영 입학 시험) 문제를 테스트한 결과, 두 사람 모두 모든 문제에 정답을 제시했습니다.
이 테스트가 완벽하지는 않지만, 두 모델 모두 흔한 수학 문제를 풀기에 충분히 좋다고 말할 수 있으며, 두 모델 모두 풀 수 없는 문제를 찾는 것은 아마도 매우 어려울 것입니다.
하지만 저는 여전히 DeepSeek를 ChatGPT보다 선호합니다. 두 가지 모두에서 점수가 더 높으니까요. AIME Math 2024 및 Codeforces 벤치마크. DeepSeek 사고 시리즈는 문제 해결 방법에 대한 더 많은 통찰력을 제공하여, 앞으로 비슷한 문제를 해결하는 방법을 더 잘 이해하고 교육하는 데 도움이 됩니다.
ChatGPT Plus 사용자라면 DeepSeek가 더 나은 옵션일 수 있습니다. o3-mini(높음) 입력을 많이 사용하지 않고, 더 나은 사고 흐름을 제공하며, 이론적인 문제가 아닌 이상 수학 문제를 해결해 줄 가능성이 높습니다.
3. 디버깅 및 코드 생성
프로그래밍과 디버깅은 DeepSeek과 ChatGPT가 모두 사용되는 또 다른 인기 애플리케이션입니다. 앞서 언급했듯이 DeepSeek R1 모델은 Codeforces 벤치마크에서 OpenAI o3-mini(낮음/중간) 모델보다 높은 점수를 받았으며, 이는 ChatGPT보다 DeepSeek을 사용해야 하는 충분한 이유입니다. 효율적인 디버깅과 코드 생성은 챗봇의 가장 중요한 차별화 요소 중 두 가지이며, 생산성 향상과 소프트웨어 개발 시간 단축에 기여합니다.
이것이 실제 환경에서 어떻게 활용되는지 확인하기 위해 두 챗봇에게 HTML5, CSS, JavaScript를 사용하여 Snake 게임을 작성하도록 요청했습니다. 몇 번의 오류 처리 과정을 거친 후, 마침내 두 챗봇 모두 작동하는 Snake 게임을 만들어낼 수 있었습니다. 이 예시는 이러한 도구들이 어떻게 기능적인 코드를 생성하여 개발자의 개발을 더욱 쉽게 만들어 주는지 보여줍니다.
DeepSeek이 문제 해결에 필요한 프롬프트가 약간 더 적다는 것을 알았습니다. 하지만 두 번의 추가 프롬프트 후에 ChatGPT의 Snake 게임이 완벽하게 작동했기 때문에 큰 차이는 없었습니다. 하지만 DeepSeek의 Snake 게임이 ChatGPT보다 더 정교하고 다양한 기능을 갖추고 있다는 점이 달랐습니다. 이러한 추가 기능은 DeepSeek이 사용자 요구 사항을 이해하고 더욱 포괄적인 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 보여주는 증거입니다.
따라서 두 AI 모델 모두 벤치마크에서 매우 유사한 점수를 받았지만, DeepSeek R1은 사용자가 원하는 코드에 대한 더 많은 가이드를 제공하는 것으로 보입니다. 이는 DeepSeek 알고리즘이 개선되어 요청의 맥락을 더 잘 이해할 수 있게 되었기 때문일 수 있습니다.
어떤 사람들은 이러한 이유로 ChatGPT를 선호할 수도 있지만, 저는 챗봇 코드를 생성하는 대부분의 사람들은 도움을 찾는 학생이나 초급 엔지니어일 가능성이 높다고 생각합니다. 따라서 유사한 코드에서 일반적으로 발견되는 추가 기능을 제공하는 것은 DeepSeek을 계속 사용할 수 있는 추가적인 이점이자 좋은 이유가 될 것입니다. 이러한 추가 기능은 사용자가 새로운 프로그래밍 기법을 배우고 소프트웨어 개발 역량을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 데이터 분석
DeepSeek의 데이터 분석 강점은 전문가 혼합(MoE) 모델 아키텍처를 사용한다는 점입니다. 이 설계를 통해 모델은 매개변수의 특정 하위 집합("전문가")을 다양한 작업에 동적으로 할당하여 컴퓨팅 리소스를 최적화하고 처리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 아키텍처를 통해 DeepSeek은 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 효과적으로 처리할 수 있습니다.
이 예시에서는 DeepSeek과 ChatGPT 모두에 백엔드 서버 테스트용 데이터베이스를 생성하는 데 사용할 시작 파일을 제공했습니다. 그런 다음 두 챗봇에게 제공한 파일을 기반으로 잠재적인 트렌드를 분석하도록 요청했습니다. DeepSeek은 가격 분포, 재고 수준, 최고 및 최근 활동, 그룹 인기도 등과 같은 귀중한 인사이트를 제공해 주었습니다.
반면 ChatGPT는 파일 정보의 품질에 더 신경 쓰는 듯했습니다. 실제로 데이터 분석을 실행하기보다는 어떻게 해야 할지 조언만 제공했습니다. 가격 분포 추세, 재고 수준, 최대 활동량, 그리고 최근 활동량(DeepSeek이 이미 찾아낸 추세)을 보여달라고 여러 번 요청했지만, 계속해서 지시만 받았습니다.
바로 이 부분에서 작업에 적합한 AI 도구를 찾는 것이 빛을 발합니다. ChatGPT의 무료 o3-mini 모델은 대화형 및 창의적 작업에 더 적합할 수 있지만, DeepSeek의 R1 모델은 분석 워크로드에 특화되어 있습니다.
1. 구조화된 데이터 처리
DeepSeek은 구조화된 데이터 처리 능력이 뛰어나 ChatGPT와 같은 일반적인 AI 모델과 차별화됩니다. JSON 파일, XML, 데이터베이스 항목과 같은 구조화된 데이터는 신중한 분석과 해석이 필요합니다. 구조화된 데이터 처리는 원시 데이터를 컴퓨터가 사용할 수 있는 구조화된 형태로 변환하는 과정입니다. 구조화된 데이터의 유형에는 데이터베이스, 스프레드시트, XML 파일이 있습니다.
DeepSeek은 GPQA(Google 대학원 수준 질문과 답변) 벤치마크에서 낮은 점수를 받았지만, 특히 구조화된 데이터로 작업할 때 DeepSeek의 추론 및 추론 수행 능력에 비하면 그다지 문제가 되지 않습니다.
이 테스트에서는 두 챗봇에 모두 잘못 구성된 데이터베이스를 제공하여 올바르게 처리하고 구성하도록 했습니다.
DeepSeek은 데이터베이스가 의도한 대로 정확히 표 형식으로 결과를 제공했지만, ChatGPT는 제대로 작동하지 않는 듯 데이터베이스의 범주 섹션만 표시하고 나머지는 모두 잊어버렸습니다. 이 테스트는 DeepSeek이 구조화된 데이터를 효율적으로 처리하는 능력을 보여줍니다.
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