Mô hình O1 của DeepSeek-R1 và Openai đại diện cho hai phương pháp nâng cao về khả năng lý luận trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mỗi phương pháp có các phương pháp và đặc điểm hiệu suất riêng biệt.
Khả năng lý luận
** Deepseek-R1 sử dụng chiến lược học tập củng cố (RL), cho phép nó phát triển các kỹ năng lý luận mà không cần tinh chỉnh được giám sát rộng rãi (SFT). Mô hình này thể hiện các hành vi lý luận nâng cao như tự nhận mình, phản ánh và khả năng tạo ra các phản ứng chuỗi (COT) (COT) chi tiết. Hiệu suất của nó đối với các nhiệm vụ lý luận được báo cáo là tương đương với OpenAI-O1-1217, đặc biệt là trong các điểm chuẩn toán học như AIME và Math-500, trong đó nó đạt được độ chính xác 79,8% và 97,3%, tương ứng [1] [4] [5].
Ngược lại, OpenAI-O1 đã được công nhận cho các đầu ra có cấu trúc và khả năng xử lý các bối cảnh phức tạp một cách hiệu quả. Mặc dù nó đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong một số điểm chuẩn nhất định, đặc biệt là trong các nhiệm vụ liên quan đến mã hóa, Deepseek-R1 đã vượt trội so với nó trong các đánh giá tập trung vào lý do khác nhau [2] [6].
Hiệu quả và chi phí
Deepseek-R1 được ghi nhận về hiệu quả chi phí của nó, rẻ hơn tới 95% để phát triển và vận hành so với Openai-O1. Hiệu quả này bắt nguồn từ kiến trúc được tối ưu hóa của nó đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn trong khi vẫn cung cấp hiệu suất cao [2] [6]. Phương pháp RL-First giảm thiểu sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn, đây là một yếu tố quan trọng trong việc giảm chi phí hoạt động và làm cho AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các tổ chức và nhà nghiên cứu nhỏ hơn [2] [3].
Thời gian phát triển
Dòng thời gian phát triển cho Deepseek-R1 ngắn hơn đáng kể so với Openai-O1, đòi hỏi nhiều năm đào tạo lặp với các nguồn lực tính toán đáng kể. Sự phát triển nhanh chóng này được quy cho các kỹ thuật đào tạo sáng tạo của nó, nhấn mạnh việc học củng cố ngay từ đầu [2] [6].
Hạn chế
Mặc dù điểm mạnh của nó, Deepseek-R1 không thể hiện một số hạn chế. Chẳng hạn, nó có thể đấu tranh với việc trộn ngôn ngữ khi xử lý các truy vấn bằng các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh hoặc tiếng Trung Quốc, và nó đã cho thấy sự nhạy cảm trong việc nhắc nhở các kỹ thuật hoạt động tốt hơn trong các điều kiện không bắn thay vì ít bắn [1] [4] [4] [ 6]. Openai-O1, trong khi thường mạnh mẽ hơn trong các nhiệm vụ khác nhau, có thể không phải lúc nào cũng phù hợp với hiệu quả và hiệu quả chi phí của DeepSeek-R1 trong các nhiệm vụ lý luận.
Tóm lại, trong khi cả hai mô hình thể hiện khả năng lý luận mạnh mẽ, DeepSeek-R1 cung cấp một sự thay thế hấp dẫn cho Openai-O1 bằng cách cung cấp hiệu suất tương đương với một phần chi phí và với hiệu quả nâng cao thông qua phương pháp đào tạo độc đáo của nó.
Trích dẫn:[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
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
|@.