DeepSeek 与 ChatGPT 与 Claude：针对科学计算与科学机器学习任务的比较研究
机器学习
2025-03-11 v2 人工智能
摘要
大型语言模型（LLM）已成为解决广泛问题的强大工具，包括科学计算领域，尤其是求解偏微分方程（PDE）的问题。然而，不同模型展现出不同的优势和偏好，导致性能水平不同。本文比较了最先进的大型语言模型——DeepSeek、ChatGPT 和 Claude——以及其推理优化版本在解决计算挑战方面的能力。具体而言，我们评估了它们在解决科学计算中传统数值问题以及利用科学机器学习技术解决基于 PDE 的问题的熟练程度。我们设计的所有实验都需要进行非平凡决策，例如定义神经算子学习中输入函数空间的合适范围。我们的发现表明，推理模型和混合推理模型在解决具有挑战性的问题时， consistently and significantly outperform non-reasoning models，其中 ChatGPT o3-mini-high 通常提供最快的推理速度。
引用
@article{arxiv.2502.17764,
title = {DeepSeek vs. ChatGPT vs. Claude: A Comparative Study for Scientific Computing and Scientific Machine Learning Tasks},
author = {Qile Jiang and Zhiwei Gao and George Em Karniadakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17764},
year = {2025}
}