GPT-4o与DeepSeek R1科学文本分类性能比较

我们使用两种先进的基于网络的模型，OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek R1，将句子分类为预定义的关系类别。DeepSeek R1 已在其技术报告中测试过基准数据集。然而，其在科学文本分类中的性能尚未得到充分探索。为解决这一问题，我们引入了一种专门为该任务设计的新评估方法，并整理了一个来自多个领域的清洁科学论文数据集。该数据集提供了一个比较这两个模型的平台。通过使用此数据集，我们分析了它们在分类中的有效性和一致性。" 在人工智能（AI）领域，特别是自然语言处理（NLP）领域，近年来取得了突破性进展。大型语言模型的出现，例如OpenAI开发的GPT-4o和DeepSeek推出的DeepSeek R1，已经在文本、语音和视觉任务上展现出显著的性能。在这些模型中，GPT-4o在原有GPT系列的基础上进行了一系列改进，旨在提高文本处理效率并降低计算成本，从而使其在更广泛的场景中得到应用。而DeepSeek R1作为开源模型，以其成本效益和可研究性，为AI研究社区带来了新的贡献，尽管存在一些关于其处理特定话题的争议。 本研究旨在深入探讨这两种模型在科学文本分类中的表现，特别是在通过提示工程（Prompt Engineering）对科学论文句子进行分类方面。提示工程是NLP领域一种常用的技术，通过给定合适的提示或指令，引导语言模型更好地理解上下文，从而提高其在特定任务上的表现。 在本研究中，科学家们首先整理出一个清洁的科学论文数据集，涵盖了多个学科领域。这个数据集为比较GPT-4o和DeepSeek R1的分类性能提供了一个直接的平台。通过分析这两个模型在数据集上的分类结果，研究者们评估了它们的有效性和一致性。有效性的评估主要关注模型在科学文本分类任务上的准确度和效率，而一致性的评估则是指模型在不同科学论文分类中表现的稳定性。 本研究的重要性在于提供了对两种先进语言模型在科学文本分类任务上对比分析的首次尝试，并且使用了新设计的评估方法。该方法不仅为未来的研究者提供了评价类似任务性能的新视角，而且有助于挖掘并优化大型语言模型在科学文本处理方面的潜力。 在实验中，GPT-4o和DeepSeek R1各自展现出了不同的优势和局限性。例如，GPT-4o由于其改进的结构设计，可能在处理需要较深层次语义理解的分类任务上表现更为出色，而DeepSeek R1的开源特性使得它更容易被研究社区所接受，并进行定制化改进。 本研究还指出了当前模型在处理科学文本分类任务时可能面临的一些挑战，例如在特定领域内的数据分布不均、专业术语的理解和处理等。提示工程作为一种技术手段，虽然可以一定程度上帮助模型更好地理解任务需求，但其效果的发挥还受限于模型本身的设计、训练数据的多样性和质量等因素。 综上所述，本研究为理解大型语言模型在科学文本分类中的应用提供了深入的见解，并为后续的研究者提供了实验方法和数据集等重要资源。未来的研究可以在这个基础上进一步探索模型的优化策略，以及如何通过改进提示工程提高模型在科学文本处理中的表现。此外，随着数据集的不断完善和模型技术的不断进步，研究者和从业者们可以期待在科学文本分类等NLP任务中取得更大的突破。