Deepseek-R1 ja OpenAi O1 mudel tähistavad kahte edasijõudnute lähenemisviisi suurte keelemudelite (LLM-ide) mõttekäikudele, millel kõigil on selged metoodikad ja jõudluse omadused.
Põhjendusvõimalused
** DeepSEEK-R1 kasutab tugevdusõppe (RL)-Esimest strateegiat, mis võimaldab sellel arendada mõttekäiku, ilma et oleks vaja ulatuslikku juhendatud peenhäälestamist (SFT). See mudel tutvustab täiustatud mõttekäitumist nagu eneseversioon, peegeldus ja võime genereerida üksikasjalikke läbimõeldud (COT) vastuseid. Selle tulemuslikkus mõttekäikudes on väidetavalt võrreldav OpenAI-O1-1217-ga, pannes silma eriti matemaatilistes võrdlusalustes nagu AIME ja MATH-500, kus see saavutas vastavalt 79,8% ja 97,3% täpsuse [1] [4] [5].
Seevastu OpenAI-O1 on tunnustatud oma struktureeritud väljundite ja võime tõttu keerukate kontekstide tõhusalt käsitleda. Ehkki see on demonstreerinud teatud võrdlusaluste paremat jõudlust, eriti kodeerimisega seotud ülesannete osas, on Deepseek-R1 seda erinevates mõttekäikudes keskendunud hinnangutes edestanud [2] [6].
Tõhusus ja maksumus
Deepseek-R1 on tuntud oma kulutõhususe poolest, kuna OpenAI-O1-ga võrreldes on kuni 95% odavam. See tõhusus tuleneb selle optimeeritud arhitektuurist, mis nõuab vähem arvutusressursse, pakkudes samas suure jõudluse [2] [6]. RL-First lähenemisviis minimeerib tuginemist massiivsetele andmekogumitest, mis on oluline tegur tegevuskulude vähendamisel ja arenenud AI muutmisel väiksematele organisatsioonidele ja teadlastele kättesaadavamaks [2] [3].
arendusaeg
Deepseek-R1 arendamise ajaskaala oli oluliselt lühem kui OpenAI-O1, mis nõudis aastaid iteratiivset koolitust, millel olid olulised arvutuslikud ressursid. See kiire areng omistatakse selle uuenduslike koolitusmeetoditele, mis rõhutavad tugevdamise õppimist algusest peale [2] [6].
Piirangud
Vaatamata oma tugevustele on Deepseek-R1 mõned piirangud. Näiteks võib see pingutada keele segunemisega, kui käitlete päringuid muudes keeltes kui inglise või hiina keeles, ja see on näidanud tundlikkust tehnikate esitamise suhtes, mis toimib paremini null-laskude tingimustes, mitte aga väheste laskudega [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4]. 6]. OpenAI-O1, ehkki üldiselt erinevates ülesannetes, ei pruugi üldiselt vastupidavam vastata Deepseek-R1 tõhususele ja kulutõhususele mõttekäikudes.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi mõlemad mudelid näitavad tugevaid mõttekäiku, pakub DeepSEEK-R1 OpenAI-O1-le veenvat alternatiivi, pakkudes võrreldavat jõudlust murdosa kuludest ja parema efektiivsusega oma ainulaadse treeningmeetodi kaudu.
Tsitaadid:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
]
[5] https://www.deepseekr1.org/en
]
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
]