Údaje o školení a metody pro DeepSeek-R1 a GPT-4-0513 se v několika aspektech výrazně liší:
DeepSeek-R1 Training Data and Methods
1. Zaměření na uvažování: DeepSeek-R1 je primárně uvažovací model, který využívá učení zesílení (RL) ke zvýšení jeho schopností uvažování. Začíná to základním modelem, Deepseek-V3, který je doladěn pomocí tisíců vysoce kvalitních příkladů ke zlepšení jasnosti a čitelnosti [1] [4].
2. Proces vícestupňového tréninku: Model podléhá vícestupňovému tréninkovému procesu:
-Počáteční doladění: Začíná to podřízeným doladěním na malém datovém souboru, aby vytvořil strukturovaný základ.
- Čisté posilování učení: Poté následuje čistá RL pro rozvoj dovedností uvažování bez lidského dohledu.
- Vzorkování odmítnutí: Model generuje syntetická data výběrem nejlepších příkladů z předchozích běhů RL, které jsou poté sloučeny s daty pod dohledem.
- Závěrečná fáze RL: Model podléhá dalšímu kola RL napříč různými výzvami ke zvýšení zobecnění [1] [3].
3. jazykové zaměření: DeepSeek-R1 Lite je zvláště optimalizován pro čínské jazykové materiály a specifická odborná pole, s pečlivým filtrováním dat a nadměrné vzorkování [3].
GPT-4O-0513 Training Data a metody
1. Multimodální schopnosti: GPT-4O je vyškolen na rozmanitém datovém souboru, který obsahuje velké množství více jazykového textu, s významnou část anglických dat. Podporuje multimodální vstupy, jako jsou text, obrázky a zvuk [2] [3].
2. Metody školení: GPT-4o zaměstnává pod dohledem jemného doladění, vícestupňové učení zesílení (RLHF) a multimodální zarovnání. To mu umožňuje pochopit vztahy mezi různými formami informací, jako je zarovnání popisů textu s obrázky [2] [3].
3. rozsáhlé údaje: Model je vyškolen pomocí rozsáhlých vysoce kvalitních multimodálních datových sad, aby se zlepšilo jeho zpracování přirozeného jazyka a vícemodální interakční schopnosti. Používá metodu tréninku na end-to-end k rovnoměrnému trénování různých modalit dat [2] [3].
4. pravděpodobnostní generace: Na rozdíl od DeepSeek-R1 je GPT-4o modelem pravděpodobnostní generace založený na architektuře transformátoru. Generuje text předpovídáním rozdělení pravděpodobnosti dalšího slova nebo znaku a zajištění koherence a přiměřenosti [3].
Stručně řečeno, DeepSeek-R1 se zaměřuje na uvažovací úkoly pomocí učení výztuže a je optimalizován pro specifické jazyky a domény, zatímco GPT-4o zdůrazňuje komplexní multimodální schopnosti a je vyškolen na širší škále datových typů a jazyků.
Citace:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-anday-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/Whatis/feature/GPT-4OMEXPLIPTED-everything-You-Need-Tonow
[3] https://ccIedUmp.spoto.net/newblog/difference-between-eepseek-and-4o:-ndundicily-cinciples-and-parameter.html
[4] https://huggingface.co/blog/open-r1
[5] https://klu.ai/glossary/openai-gpt-4-omni
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1
[7] https://www.datacamp.com/Tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-leasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/