DeepSeek-R1은 추론 기능 측면에서 Openai O1과 같은 다른 모델과 어떻게 비교됩니까?

추론 능력

** DeepSeek-R1은 강화 학습 (RL)-첫 번째 전략을 사용하여 광범위한 감독 미세 조정 (SFT)없이 추론 기술을 개발할 수 있습니다. 이 모델은 자기 검증, 반사 및 상세한 사슬 (COT) 응답을 생성하는 능력과 같은 고급 추론 행동을 보여줍니다. 추론 과제에 대한 성능은 Amerai-O1-1217과 비교할 수있는 것으로보고되었으며, 특히 AIME 및 MATH-500과 같은 수학적 벤치 마크에서 각각 79.8% 및 97.3% 정확도를 달성했습니다 [1] [4] [5].

대조적으로, OpenAI-O1은 구조화 된 출력 및 복잡한 상황을 효과적으로 처리하는 능력으로 인식되어왔다. 특정 벤치 마크, 특히 코딩 관련 작업에서 우수한 성능을 보여 주었지만 DeepSeek-R1은 다양한 추론 중심 평가에서이를 능가했습니다 [2] [6].

효율성 및 비용

DeepSeek-R1은 비용 효율성으로 유명하며 OpenAI-O1에 비해 최대 95% 저렴합니다. 이 효율성은 최적화 된 아키텍처에서 비롯된 것입니다. RL-First 접근법은 대규모 데이터 세트에 대한 의존도를 최소화하는데, 이는 운영 비용을 줄이고 소규모 조직 및 연구원이 고급 AI에보다 액세스 할 수있게하는 데 중요한 요소입니다 [2] [3].

개발 시간

DeepSeek-R1의 개발 타임 라인은 OpenAI-O1의 개발 타임 라인보다 상당히 짧았으며, 이는 상당한 계산 자원을 사용한 수년간의 반복 교육이 필요했습니다. 이 빠른 발전은 처음부터 강화 학습을 강조하는 혁신적인 훈련 기술에 기인한다 [2] [6].

한계

강점에도 불구하고 DeepSeek-R1은 몇 가지 한계를 나타냅니다. 예를 들어, 영어 나 중국어 이외의 언어로 쿼리를 처리 할 때 언어 믹싱으로 어려움을 겪을 수 있으며, 소수의 샷 조건에서 더 잘 수행하는 기술을 제기하는 기술에 대한 민감성을 보여주었습니다 [1] [4] [4]. 6]. OpenAI-O1은 일반적으로 다양한 작업에서 더 강력하지만 추론 작업에서 DeepSeek-R1의 효율성과 비용 효율성과 항상 일치하지는 않습니다.

요약하면, 두 모델 모두 강력한 추론 기능을 보여 주지만 DeepSeek-R1은 고유 한 교육 접근법을 통해 비용의 일부와 효율성 향상으로 비슷한 성능을 제공함으로써 OpenAI-O1에 대한 강력한 대안을 제공합니다.