DeepSeek R1 im Test: Interaktive Karten mit LLMs erstellen
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
How DeepSeek AI Helped Me Create Maps Effortlessly – YouTube.
DeepSeek R1 im Test: Interaktive Karten mit LLMs erstellen
Große Sprachmodelle (LLMs) wie DeepSeek R1 erobern das Internet und werden als direkte Konkurrenten zu Modellen wie ChatGPT von OpenAI gehandelt. Doch wie schlägt sich DeepSeek R1 in der Praxis?
Interaktive Karten erstellen
Ein interessantes Anwendungsbeispiel ist die Erstellung interaktiver Karten. So kann man DeepSeek R1 beispielsweise beauftragen, die 20 meistbesuchten Städte der Welt auf einer interaktiven Karte darzustellen. Dabei sollen beim Anklicken eines Punktes der Name der Stadt, ihr Rang und die Besucherzahl angezeigt werden. Die Umsetzung erfolgt dabei in Python in einer Google Colab-Umgebung.
DeepSeek R1 bietet dabei einige interessante Features:
- Web Browsing: Die Option, das Web zu durchsuchen, um aktuelle Informationen zu erhalten, ist besonders nützlich, um beispielsweise die aktuellsten Besucherzahlen der Städte zu ermitteln. * Reasoning Model: Einblick in die Entscheidungsfindung des Modells. Dies ermöglicht es, zu verstehen, wie das Modell arbeitet und wie es zu seinen Ergebnissen kommt.
Umsetzung in Google Colab
Der von DeepSeek R1 generierte Code lässt sich problemlos in Google Colab ausführen. Zunächst werden die benötigten Bibliotheken installiert, anschließend werden die Daten importiert und in einem Pandas Dataframe gespeichert. Abschließend wird die interaktive Karte mit der Folium-Bibliothek erstellt.
Ein besonderes Highlight ist, dass DeepSeek R1 nicht nur die geforderten Informationen (Name, Rang, Besucherzahl) anzeigt, sondern auch das entsprechende Jahr angibt, obwohl dies nicht explizit gefordert wurde. Dies zeigt das Verständnis des Modells für den Kontext der Aufgabe.
Farbliche Markierung nach Besucherzahlen
Um die Visualisierung noch zu verbessern, kann man DeepSeek R1 anweisen, die Marker auf der Karte farblich zu kennzeichnen. So können beispielsweise die Top 5 der meistbesuchten Städte rot, die nächsten fünf blau, usw. dargestellt werden. Dies ermöglicht es, auf einen Blick zu erkennen, welche Städte am häufigsten besucht werden.
Fazit
Vor dem Aufkommen von LLMs war es notwendig, alle Informationen (Rang, Besucherzahlen, geografische Koordinaten) manuell zu recherchieren. Dank Modellen wie DeepSeek R1 ist dies nun mit wenigen Klicks möglich. Auch wenn diese Aufgabe relativ einfach ist, zeigt sie das Potenzial von LLMs. Bei komplexeren Aufgaben wird sich zeigen, welches Modell welche Stärken und Schwächen hat und welches Modell letztendlich die benutzerfreundlichste und leistungsfähigste Lösung bietet.