Как DeepSeek-R1 по сравнению с другими моделями, такими как Openai O1 с точки зрения возможностей рассуждения

возможности рассуждения

** Deepseek-R1 использует первую стратегию подкрепления (RL), позволяющая развивать навыки рассуждений без необходимости обширного контролируемой точной настройки (SFT). Эта модель демонстрирует усовершенствованное поведение рассуждений, такое как самоверирование, размышление и способность генерировать подробные ответы в цепочке мыслей (COT). Сообщается, что его производительность по рассуждениям сопоставимо с OpenAI-O1-1217, особенно превосходясь в математических критериях, таких как AIME и Math-500, где он достиг 79,8% и 97,3% точности, соответственно [1] [4] [5].

Напротив, OpenAI-O1 был распознан за его структурированные выходы и способность эффективно обрабатывать сложные контексты. Несмотря на то, что он продемонстрировал превосходную производительность в определенных критериях, особенно в задачах, связанных с кодированием, DeepSeek-R1 превзошел его в различных оценках, ориентированных на рассуждениях [2] [6].

эффективность и стоимость

DeepSeek-R1 отмечается за его экономическую эффективность, набравшись до 95% дешевле в развитии и эксплуатации по сравнению с OpenAI-O1. Эта эффективность проистекает из его оптимизированной архитектуры, которая требует меньше вычислительных ресурсов, в то же время обеспечивая высокую производительность [2] [6]. Подход первого RL минимизирует зависимость от массовых наборов данных, что является важным фактором снижения эксплуатационных затрат и обеспечения более доступной AI AI-II для небольших организаций и исследователей [2] [3].

Время разработки

График развития DeepSeek-R1 была значительно короче, чем у Openai-O1, что требовало годов итеративного обучения с существенными вычислительными ресурсами. Это быстрое развитие объясняется его инновационными методами обучения, которые подчеркивают подкрепление обучения с самого начала [2] [6].

ограничения

Несмотря на свои сильные стороны, DeepSeek-R1 демонстрирует некоторые ограничения. Например, он может бороться с смешиванием языка при обработке запросов на языках, отличных от английского или китайского, и показал чувствительность к подсказке методов, работающих лучше в условиях нулевого выстрела, а не от нескольких выстрелов [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] 6]. OpenAI-O1, хотя, как правило, более надежный для различных задач, не всегда может соответствовать эффективности и экономической эффективности DeepSeek-R1 в рассуждающих задачах.

Таким образом, в то время как обе модели демонстрируют сильные возможности рассуждения, DeepSeek-R1 предлагает убедительную альтернативу Openai-O1, обеспечивая сопоставимую производительность за долю от затрат и с повышенной эффективностью за счет его уникального подхода к обучению.