Træningsdata og metoder for DeepSeek-R1 og GPT-4O-0513 adskiller sig markant i flere aspekter:
Deepseek-R1 træningsdata og metoder
1. Fokus på ræsonnement: Deepseek-R1 er primært en ræsonnementsmodel, der bruger forstærkningslæring (RL) til at forbedre dens ræsonnementsfunktioner. Det starter med en basismodel, Deepseek-V3, som er finjusteret ved hjælp af tusinder af eksempler af høj kvalitet for at forbedre klarheden og læsbarheden [1] [4].
2. Træningsproces for flere faser: Modellen gennemgår en flertrins træningsproces:
-Indledende finjustering: Det begynder med overvåget finjustering på et lille datasæt for at etablere et struktureret fundament.
- Ren forstærkningslæring: Dette efterfølges af ren RL for at udvikle ræsonnementsevner uden menneskelig tilsyn.
- Afvisningsprøveudtagning: Modellen genererer syntetiske data ved at vælge de bedste eksempler fra tidligere RL -kørsler, som derefter fusioneres med overvågede data.
- Endelig RL -fase: Modellen gennemgår en anden runde RL på tværs af forskellige prompter for at forbedre generaliseringen [1] [3].
3. sprogfokus: Deepseek-R1 Lite er især optimeret til kinesiske sprogmaterialer og specifikke professionelle felter med omhyggelig datafiltrering og overprøvetagning [3].
GPT-4O-0513 Uddannelsesdata og metoder
1. Multimodale kapaciteter: GPT-4O er trænet på et forskelligartet datasæt, der inkluderer en stor mængde flersproget tekst med en betydelig del af engelske data. Det understøtter multimodale input såsom tekst, billeder og lyd [2] [3].
2. Træningsmetoder: GPT-4O anvender overvåget finjustering, multi-trins forstærkningslæring (RLHF) og multimodal justering. Dette giver det mulighed for at forstå forholdet mellem forskellige former for information, såsom at tilpasse tekstbeskrivelser med billeder [2] [3].
3. store data: Modellen trænes ved hjælp af storskala multi-modale datasæt i høj kvalitet til at forbedre dets naturlige sprogbehandling og multimodale interaktionsfunktioner. Den bruger en ende-til-ende træningsmetode til ensartet at uddanne forskellige datamodaliteter [2] [3].
4. Probabilistisk generation: I modsætning til DeepSeek-R1 er GPT-4O en sandsynlig generationsmodel baseret på transformerarkitekturen. Det genererer tekst ved at forudsige sandsynlighedsfordelingen af det næste ord eller karakter, hvilket sikrer sammenhæng og rimelighed [3].
Sammenfattende fokuserer DeepSeek-R1 på ræsonnementsopgaver ved hjælp af forstærkningslæring og er optimeret til specifikke sprog og domæner, mens GPT-4O understreger omfattende multimodale kapaciteter og er trænet i en bredere vifte af datatyper og sprog.
Citater:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training- af-deepseek-r1-og-veje-til-brug-it
)
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between theePSeek-r1-and-GPT-4O:-underlying-principles-and-parameter.html
[4] https://huggingface.co/blog/open-r1
[5] https://klu.ai/glossary/openai-trpt-4-omni
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/Fine-Tuning-deepseek-r1-Reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-trpt-4o/