Comparative Analysis Based on DeepSeek, ChatGPT, and Google Gemini: Features, Techniques, Performance, Future Prospects

📄 arXiv: 2503.04783v1 📥 PDF

作者: 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

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2025-02-25

💡 一句话要点

对比DeepSeek、ChatGPT和Gemini：特性、技术、性能与未来展望

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 深度学习 混合专家模型 强化学习 多模态学习 模型比较 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在推理、多模态能力和通用语言性能方面各有优劣，选择合适的模型面临挑战。
  2. 本文对比分析DeepSeek、ChatGPT和Gemini，从模型架构、训练方式和应用场景等方面进行深入研究。
  3. 研究结果为LLM的选择和应用提供了参考，并为未来LLM的研究方向提供了指导。

📝 摘要（中文）

本文对DeepSeek、ChatGPT和Google Gemini这三种当前流行的LLM技术进行了比较研究。DeepSeek采用混合专家(MoE)方法，仅激活与当前任务最相关的参数，使其在特定领域的工作中尤为有效。ChatGPT依赖于通过人类反馈强化学习(RLHF)增强的密集Transformer模型。Google Gemini则使用多模态Transformer架构，将文本、代码和图像集成到统一框架中。这些技术能够以经济高效且领域特定的方式挖掘所需的文本、代码和图像等信息。本文重点关注它们的方法和材料，包括数据选择标准，并展示了它们基于应用的最新特性，进行了技术比较和数据集分析，最后探讨了基于LLM的AI研究的广泛研究领域和未来潜在指导。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLM）领域涌现出多种技术，如DeepSeek、ChatGPT和Google Gemini，它们在推理、多模态能力和通用语言性能方面各有特点。然而，用户在选择最适合其特定需求的模型时面临挑战，缺乏对这些模型在方法、性能和应用方面的全面比较分析。

核心思路：本文旨在通过对DeepSeek、ChatGPT和Google Gemini进行深入的比较研究，为用户提供选择LLM的参考依据。研究重点关注这些模型的方法论、技术特性、性能表现以及潜在的应用场景，从而帮助用户更好地理解它们的优势和局限性。

技术框架：本文采用比较分析的方法，首先介绍DeepSeek、ChatGPT和Google Gemini各自的技术架构和训练方法。然后，基于它们在不同应用场景下的表现，比较它们的性能指标，如准确率、效率和泛化能力。最后，探讨这些模型在未来的发展趋势和潜在的研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于对DeepSeek、ChatGPT和Google Gemini进行了全面的比较分析，涵盖了它们的技术架构、训练方法、性能表现和应用场景。通过对比分析，揭示了这些模型各自的优势和局限性，为用户选择LLM提供了有价值的参考信息。

关键设计：本文的关键设计在于选择了具有代表性的LLM技术进行比较，并采用了多维度的评估指标。在数据选择方面，考虑了不同领域的数据集，以评估模型的泛化能力。在性能评估方面，采用了多种指标，如准确率、效率和资源消耗，以全面评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文对DeepSeek、ChatGPT和Gemini进行了全面的对比分析，揭示了它们在不同应用场景下的性能差异。研究结果表明，DeepSeek在特定领域表现出色，ChatGPT在通用语言任务中表现良好，而Gemini在多模态任务中具有优势。这些发现为用户选择合适的LLM提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，包括自然语言处理、机器翻译、文本生成、代码生成和图像处理等。通过选择合适的LLM，可以提高相关任务的性能和效率，降低成本。此外，该研究还可以为LLM的未来发展提供指导，促进LLM技术的创新和应用。

📄 摘要（原文）

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.