W jaki sposób Deepseek-R1 porównuje się do innych modeli, takich jak Openai O1 pod względem możliwości rozumowania

Możliwości rozumowania

** DeepSeek-R1 stosuje strategię uczenia się wzmocnienia (RL)-umożliwiając jej rozwój umiejętności rozumowania bez potrzeby rozległego nadzorowanego dostrajania (SFT). Ten model prezentuje zaawansowane zachowania rozumowania, takie jak samowystarczalność, refleksja i zdolność do generowania szczegółowych odpowiedzi na łańcuch (COT). Doniesiono, że jego wydajność zadań rozumowania jest porównywalna z OpenAI-O1-1217, wyróżniając się szczególnie w matematycznych testach porównawczych, takich jak AIME i Math-500, gdzie osiągnęło odpowiednio 79,8% i 97,3% dokładności [1] [4] [5].

W przeciwieństwie do tego, openAI-O1 został rozpoznany ze względu na jego strukturalne wyniki i zdolność do skutecznego obsługi złożonych kontekstów. Chociaż wykazał doskonałą wydajność w niektórych testach porównawczych, szczególnie w zadaniach związanych z kodowaniem, Deepseek-R1 przewyższyło go w różnych ocenach skoncentrowanych na rozumowaniu [2] [6].

Wydajność i koszty

DeepSeek-R1 jest znany ze swojej opłacalności, jest do 95% tańszy w rozwoju i działaniu w porównaniu z OpenAia-O1. Wydajność ta wynika z jego zoptymalizowanej architektury, która wymaga mniejszej liczby zasobów obliczeniowych przy jednoczesnym zapewnieniu wysokiej wydajności [2] [6]. Podejście RL pierwotne minimalizuje poleganie na masowych zestawach danych, co jest istotnym czynnikiem w zmniejszaniu kosztów operacyjnych i uczynieniu zaawansowanej sztucznej inteligencji dla mniejszych organizacji i badaczy [2] [3].

czas rozwoju

Harmonogram rozwoju dla DeepSeek-R1 był znacznie krótszy niż w przypadku Openai-O1, który wymagał lat iteracyjnego szkolenia o znacznych zasobach obliczeniowych. Ten szybki rozwój jest przypisywany innowacyjnymi technikami szkoleniowymi, które od samego początku podkreślają uczenie się wzmocnienia [2] [6].

Ograniczenia

Pomimo swoich mocnych stron Deepseek-R1 wykazuje pewne ograniczenia. Na przykład może zmagać się z miksowaniem języków podczas obsługi zapytań w językach innych niż angielski lub chiński, i wykazał wrażliwość na podtrzymanie technik osiągających lepsze wyniki w warunkach zerowych, a nie o mało strzałów [1] [4] [ 6]. Openai-O1, choć ogólnie bardziej solidny w różnych zadaniach, nie zawsze może pasować do wydajności i opłacalności Deepseek-R1 w zadaniach rozumowania.

Podsumowując, podczas gdy oba modele wykazują silne możliwości rozumowania, DeepSeek-R1 oferuje atrakcyjną alternatywę dla OpenAIa-O1, zapewniając porównywalną wydajność za ułamek kosztów i zwiększoną wydajność dzięki unikalnemu podejściu treningowym.