स्विट्ज़रलैंड के लूसान पॉलीटेक्निक फेडरल स्कूल (EPFL) के एक नवीनतम अध्ययन ने दो प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (LLM) अनुकूलन प्रशिक्षण विधियों की तुलना की: संदर्भ सीखना (ICL) और निर्देश सूक्ष्म समायोजन (IFT)। शोधकर्ताओं ने मॉडल के निर्देशों का पालन करने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए MT-Bench मानक परीक्षण का उपयोग किया और पाया कि विशेष परिस्थितियों में, दोनों विधियों का प्रदर्शन अलग-अलग फायदों के साथ होता है। शोध से पता चला है कि जब उपलब्ध प्रशिक्षण नमूनों की संख्या कम होती है (जैसे 50 से कम), ICL और IFT का प्रभाव बहुत करीब होता है।

DeepSeek-V2.5 ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में असाधारण प्रदर्शन दिखाया है, विशेष रूप से कोड लेखन और चैट मॉडल के संदर्भ में, GPT-4 के साथ तुलनात्मक परीक्षण के जरिए, इसने कई संकेतकों पर महत्वपूर्ण सुधार हासिल किया है, इनमें जीत दर, MT-Bench और AlignBench स्कोर शामिल हैं। कोड जनरेशन क्षमता में, DeepSeek-V2.5 का HumanEval स्कोर 89% तक पहुंच गया, LiveCodeBench स्कोर 41% है, जो उच्च गुणवत्ता, कार्यान्वयन योग्य कोड उत्पन्न करने की क्षमता को दर्शाता है। इसके अलावा,