Deepseek-R1 และ OpenAI-O1 เป็นสองรุ่น AI ขั้นสูงที่แสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในสถาปัตยกรรมวิธีการฝึกอบรมประสิทธิภาพและความคุ้มค่า นี่คือการเปรียบเทียบรายละเอียดของทั้งสอง:
สถาปัตยกรรมและวิธีการฝึกอบรม
** Deepseek-R1 ใช้ส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ซึ่งใช้พารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์ แต่เปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านในระหว่างการส่งต่อแต่ละครั้ง การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและช่วยให้แบบจำลองสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนด้วยการใช้ทรัพยากรน้อยลง นอกจากนี้ Deepseek-R1 ได้รับการฝึกฝนเป็นหลักโดยใช้วิธีการเรียนรู้เสริมแรง (RL) ทำให้สามารถพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องปรับแต่งการปรับแต่งอย่างกว้างขวาง [1] [2] [5]
ในทางตรงกันข้าม OpenAI-O1 เป็นไปตามวิธีการฝึกอบรมแบบดั้งเดิมมากขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งอย่างละเอียดอย่างมีนัยสำคัญซึ่งต้องใช้ชุดข้อมูลที่กว้างขวางและทรัพยากรการคำนวณ การพึ่งพาการฝึกอบรมขนาดใหญ่นี้ก่อให้เกิดต้นทุนการดำเนินงานที่สูงขึ้นและความต้องการทรัพยากร [2] [3]
ผลงาน
Deepseek-R1 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการเปรียบเทียบต่าง ๆ เมื่อเทียบกับ OpenAI-O1 มันมีประสิทธิภาพสูงกว่า O1 ในพื้นที่สำคัญเช่นการเข้ารหัสการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และงานการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ โดยเฉพาะ R1 เก่งในการเปรียบเทียบเช่น AIME, Math-500 และ SWE-BENCH ซึ่งแสดงเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นและความแม่นยำที่สูงขึ้นในสถานการณ์การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน [2] [4] [6] อย่างไรก็ตามในขณะที่ R1 ดำเนินการอย่างน่าประทับใจในหลาย ๆ ด้านรายงานบางฉบับแนะนำว่าอาจไม่เกิน O1 ในทุกแง่มุมของการใช้เหตุผลและคณิตศาสตร์ [4]
คุ้มค่า
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดของ Deepseek-R1 คือความคุ้มค่า แบบจำลองได้รับการพัฒนาด้วยงบประมาณประมาณประมาณ 5.6 ล้านเหรียญสหรัฐโดยใช้ GPU ที่ทรงพลังน้อยกว่า 2,000 ตัว ซึ่งต่ำกว่าค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา OpenAI-O1 อย่างมากซึ่งมีรายงานว่าเกิน $ 100 ล้านเนื่องจากข้อกำหนดการฝึกอบรมที่กว้างขวาง [3] [5] ดังนั้น DeepSeek-R1 จึงสามารถเข้าถึงผู้ใช้ที่หลากหลายรวมถึงการเริ่มต้นและนักวิจัยเนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สและมีให้ภายใต้ใบอนุญาต MIT [1] [5]
การเข้าถึง
ธรรมชาติโอเพ่นซอร์สของ Deepseek-R1 ช่วยให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นภายในชุมชน AI ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์และปรับเปลี่ยนรูปแบบสำหรับแอปพลิเคชันต่าง ๆ ได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงที่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น OpenAI-O1 การทำให้เป็นประชาธิปไตยของเทคโนโลยี AI นี้วางตำแหน่ง Deepseek-R1 ซึ่งเป็นกำลังแข่งขันกับผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้นในตลาด [3] [5]
บทสรุป
โดยสรุป Deepseek-R1 โดดเด่นสำหรับสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมและวิธีการฝึกอบรมที่จัดลำดับความสำคัญของประสิทธิภาพและความคุ้มค่าในขณะที่บรรลุประสิทธิภาพการแข่งขันในงาน AI ต่างๆ OpenAI-O1 ยังคงเป็นรูปแบบที่น่าเกรงขาม แต่มาพร้อมกับต้นทุนการดำเนินงานที่สูงขึ้นและความต้องการการฝึกอบรมแบบดั้งเดิม เมื่อภูมิทัศน์ AI วิวัฒนาการวิธีการของ Deepseek-R1 อาจมีผลต่อการพัฒนาในอนาคตในสนาม
การอ้างอิง:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-merferforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-seek-r1-privately-22fl
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-Deepseek-r1-is-now-available-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-out-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1