DeepSeek-R1 ja OpenAi: n O1-malli edustavat kahta edistynyttä lähestymistapaa päättelyominaisuuksiin suurissa kielimalleissa (LLMS), jokaisella on selkeät menetelmät ja suorituskykyominaisuudet.
Perusteluominaisuudet
** DeepSeek-R1 käyttää vahvistusoppimista (RL) -strategiaa, jolloin se voi kehittää päättelytaitoja ilman laajaa valvottua hienosäätöä (SFT). Tämä malli esittelee edistyneitä päättelykäyttäytymismalleja, kuten itsevarmistus, pohdinta ja kyky tuottaa yksityiskohtaisia ketjun (COT) vastauksia. Sen suorituksen päättelytehtävissä on ilmoitettu olevan verrattavissa OpenAi-O1-1217: een, mikä on erinomainen etenkin matemaattisissa vertailuarvoissa, kuten AIME ja MATH-500, missä se saavutti vastaavasti 79,8% ja 97,3%: n tarkkuuden [1] [4] [5].
Sitä vastoin OpenAi-O1 on tunnistettu sen jäsennellyistä lähtöistä ja kyvystä käsitellä monimutkaisia konteksteja tehokkaasti. Vaikka DeepSeek-R1 on osoittanut erinomaisen suorituskyvyn tietyissä vertailuarvoissa, etenkin koodaamiseen liittyvissä tehtävissä, se on ylittänyt sen erilaisissa päättelykeskeisissä arvioinnissa [2] [6].
Tehokkuus ja kustannukset
DeepSek-R1 on tunnettu kustannustehokkuudestaan, ja se on jopa 95% halvempi kehittää ja toimia verrattuna OpenAI-O1: een. Tämä tehokkuus johtuu sen optimoidusta arkkitehtuurista, joka vaatii vähemmän laskennallisia resursseja samalla kun se tarjoaa edelleen korkeaa suorituskykyä [2] [6]. RL-ensimmäinen lähestymistapa minimoi riippuvuuden massiivisiin tietojoukkoihin, mikä on merkittävä tekijä toimintakustannusten vähentämisessä ja edistyneiden AI: n tekemisessä pienempien organisaatioiden ja tutkijoiden saataville [2] [3].
Kehitysaika
Deepseek-R1: n kehitysaika oli huomattavasti lyhyempi kuin OpenAi-O1: n, joka vaati vuosien iteratiivista koulutusta huomattavilla laskennallisilla resursseilla. Tämä nopea kehitys johtuu sen innovatiivisista koulutustekniikoista, jotka korostavat vahvistuksen oppimista alusta alkaen [2] [6].
Rajoitukset
Vahvuuksistaan huolimatta DeepSek-R1: llä on joitain rajoituksia. Esimerkiksi, se voi kamppailemaan kielen sekoittamisen kanssa käsitellessäsi muiden kielten kuin englannin tai kiinan kyselyjä, ja se on osoittanut herkkyyden kehottaa tekniikoita parempia nolla-ampuma-olosuhteissa sen sijaan, että harvat ampuvat [1] [4] [ 6]. OpenAi-O1, vaikka se on yleisesti vankempaa eri tehtävissä, ei välttämättä aina vastaa DeepSeek-R1: n tehokkuutta ja kustannustehokkuutta päättelytehtävissä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat mallit osoittavat vahvat päättelyominaisuudet, DeepSeek-R1 tarjoaa pakottavan vaihtoehdon OpenAI-O1: lle tarjoamalla vertailukelpoinen suorituskyky murto-osalla kustannuksista ja parannetulla tehokkuudella sen ainutlaatuisen koulutusmenetelmän avulla.
Viittaukset:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
.
[5] https://www.deepseekr1.org/en
.
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
.