โมเดล O1 ของ Deepseek-R1 และ OpenAI แสดงถึงวิธีการขั้นสูงสองวิธีในการให้เหตุผลในการใช้เหตุผลในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) แต่ละวิธีมีวิธีการที่แตกต่างกันและลักษณะการปฏิบัติงาน
ความสามารถในการใช้เหตุผล
** DEEPSEEK-R1 ใช้กลยุทธ์การเรียนรู้เสริมแรง (RL)-กลยุทธ์แรกทำให้สามารถพัฒนาทักษะการใช้เหตุผลโดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งการปรับแต่ง (SFT) อย่างกว้างขวาง โมเดลนี้แสดงพฤติกรรมการใช้เหตุผลขั้นสูงเช่นการตรวจสอบตนเองการสะท้อนและความสามารถในการสร้างการตอบสนองแบบห่วงโซ่ (COT) โดยละเอียด ประสิทธิภาพการทำงานในการใช้เหตุผลมีรายงานว่าเทียบได้กับ OpenAI-O1-1217 ซึ่งยอดเยี่ยมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในมาตรฐานทางคณิตศาสตร์เช่น AIME และ MATH-500 ซึ่งได้รับความแม่นยำ 79.8% และ 97.3% ตามลำดับ [1] [4] [5]
ในทางตรงกันข้าม OpenAI-O1 ได้รับการยอมรับสำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้างและความสามารถในการจัดการบริบทที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่มันแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในมาตรฐานบางอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการเข้ารหัส Deepseek-R1 ได้ดีกว่าในการประเมินที่เน้นเหตุผลหลายประการ [2] [6]
ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย
DEEPSEEK-R1 มีการบันทึกไว้สำหรับความคุ้มค่าและราคาถูกกว่า 95% ในการพัฒนาและดำเนินการเมื่อเทียบกับ OpenAI-O1 ประสิทธิภาพนี้เกิดจากสถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งต้องการทรัพยากรการคำนวณน้อยลงในขณะที่ยังคงให้ประสิทธิภาพสูง [2] [6] วิธีการ RL-First ช่วยลดการพึ่งพาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการลดต้นทุนการดำเนินงานและทำให้ AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงองค์กรและนักวิจัยขนาดเล็กได้มากขึ้น [2] [3]
เวลาพัฒนา
ระยะเวลาการพัฒนาสำหรับ Deepseek-R1 นั้นสั้นกว่า OpenAI-O1 อย่างมีนัยสำคัญซึ่งต้องใช้การฝึกอบรมซ้ำหลายปีด้วยทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ การพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้เกิดจากเทคนิคการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรมซึ่งเน้นการเรียนรู้การเสริมแรงตั้งแต่เริ่มแรก [2] [6]
ข้อ จำกัด
แม้จะมีจุดแข็ง แต่ Deepseek-R1 ก็มีข้อ จำกัด บางประการ ตัวอย่างเช่นมันสามารถต่อสู้กับการผสมภาษาเมื่อจัดการการสืบค้นในภาษาอื่นนอกเหนือจากภาษาอังกฤษหรือภาษาจีนและมันแสดงให้เห็นถึงความไวต่อการกระตุ้นเทคนิคการทำงานที่ดีขึ้นภายใต้เงื่อนไขการยิงแบบศูนย์มากกว่าการกระตุ้นไม่กี่ครั้ง [1] [4] [4] [4] [4] 6]. Openai-O1 ในขณะที่โดยทั่วไปแล้วมีความแข็งแกร่งมากขึ้นในงานต่าง ๆ อาจไม่ตรงกับประสิทธิภาพและความคุ้มค่าของ Deepseek-R1 ในงานที่ให้เหตุผล
โดยสรุปในขณะที่ทั้งสองรุ่นแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง Deepseek-R1 นำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับ OpenAI-O1 โดยให้ประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยและด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นผ่านวิธีการฝึกอบรมที่เป็นเอกลักษณ์
การอ้างอิง:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-merferforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-deepseek-r1/
[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-hich-ai-model-comes-out-out-pablo-8wtxf