Kā DeepSEEK-R1 salīdzina ar citiem modeļiem, piemēram, Openai O1, spriešanas spēju ziņā

Springšanas iespējas

** DeepSEEK-R1 izmanto pastiprināšanas mācīšanās (RL) vispirms stratēģiju, ļaujot tai attīstīt spriešanas prasmes bez nepieciešamības pēc plašas uzraudzības precizēšanas (SFT). Šis modelis demonstrē progresīvu spriešanas izturēšanos, piemēram, pašpārbaude, pārdomas un spēja radīt detalizētas pārdomu ķēdes (COT) atbildes. Tiek ziņots, ka tā veiktspēja ar spriešanas uzdevumiem ir salīdzināma ar Openai-O1-1217, īpaši izceļot matemātiskos etalonus, piemēram, AIME un MATH-500, kur tas attiecīgi sasniedza 79,8% un 97,3% precizitāti [1] [4] [5].

Turpretī Openai-O1 ir atzīts par tā strukturētajām izejām un spēju efektīvi apstrādāt sarežģītus kontekstus. Lai gan tas ir parādījis izcilu sniegumu noteiktos etalonos, jo īpaši ar kodēšanu saistītos uzdevumos, DeepSeek-R1 ir pārspējis to dažādos argumentācijas vērtējumos [2] [6].

efektivitāte un izmaksas

DeepSEEK-R1 tiek atzīmēts ar tā rentabilitāti, kas ir līdz 95% lētāk attīstībai un darbībai, salīdzinot ar Openai-O1. Šī efektivitāte izriet no tās optimizētās arhitektūras, kas prasa mazāk skaitļošanas resursu, vienlaikus nodrošinot augstu veiktspēju [2] [6]. Pirmā RL pieeja samazina paļaušanos uz masīvām datu kopām, kas ir nozīmīgs faktors, lai samazinātu darbības izmaksas un padarītu progresīvāku AI pieejamāku mazākām organizācijām un pētniekiem [2] [3].

Attīstības laiks

DeepSEEK-R1 attīstības laika grafiks bija ievērojami īsāks nekā Openai-O1, kam bija nepieciešami atkārtotas apmācības gadi ar ievērojamiem skaitļošanas resursiem. Šī straujā attīstība tiek attiecināta uz tās novatoriskajām apmācības metodēm, kas jau pašā sākumā uzsver pastiprināšanas mācīšanos [2] [6].

ierobežojumi

Neskatoties uz stiprajām pusēm, DeepSEEK-R1 ir daži ierobežojumi. Piemēram, tas var cīnīties ar valodu sajaukšanu, apstrādājot vaicājumus valodās, kas nav angļu vai ķīniešu valoda, un tas ir parādījis jutīgumu pret pamudināšanas paņēmieniem, kas darbojas labāk nulles šāviena apstākļos, nevis mazos kadru pamudinājumos [1] [4] [[4] [ 6]. Lai arī Openai-O1, lai arī parasti ir izturīgāks dažādos uzdevumos, ne vienmēr var atbilst DeepSEEK-R1 efektivitātei un rentabilitātei argumentācijas uzdevumos.

Rezumējot, lai gan abi modeļi demonstrē spēcīgas spriešanas iespējas, DeepSEEK-R1 piedāvā pārliecinošu alternatīvu Openai-O1, nodrošinot salīdzināmu sniegumu ar nelielu daļu izmaksu un ar uzlabotu efektivitāti, izmantojot savu unikālo apmācības pieeju.