De trainingsgegevens en methoden voor Deepseek-R1 en GPT-4O-0513 verschillen aanzienlijk in verschillende aspecten:
Deepseek-R1 trainingsgegevens en methoden
1. Focus op redeneren: Deepseek-R1 is in de eerste plaats een redeneermodel dat gebruik maakt van versterkingsonderwijs (RL) om de redeneermogelijkheden te verbeteren. Het begint met een basismodel, Deepseek-V3, dat wordt verfijnd met behulp van duizenden voorbeelden van hoge kwaliteit om de duidelijkheid en leesbaarheid te verbeteren [1] [4].
2. Multi-fase trainingsproces: het model ondergaat een meerfasen trainingsproces:
-Eerste verfijning: het begint met begeleide verfijning op een kleine dataset om een gestructureerde basis te leggen.
- Pure wapening leren: dit wordt gevolgd door pure RL om redeneervaardigheden te ontwikkelen zonder menselijk toezicht.
- Afwijzingsbemonstering: het model genereert synthetische gegevens door de beste voorbeelden van eerdere RL -runs te selecteren, die vervolgens worden samengevoegd met begeleide gegevens.
- Eind RL -fase: het model ondergaat een nieuwe ronde RL over verschillende aanwijzingen om de generalisatie te verbeteren [1] [3].
3. Taalfocus: Deepseek-R1 Lite is bijzonder geoptimaliseerd voor Chinese taalmaterialen en specifieke professionele velden, met zorgvuldige gegevensfiltering en overbemonstering [3].
GPT-4O-0513 Trainingsgegevens en methoden
1. Multimodale mogelijkheden: GPT-4O is getraind op een diverse dataset met een grote hoeveelheid meertalige tekst, met een aanzienlijk deel van de Engelse gegevens. Het ondersteunt multimodale ingangen zoals tekst, afbeeldingen en audio [2] [3].
2. Trainingsmethoden: GPT-4O maakt gebruik van begeleide verfijning, multi-fasen versterking leren (RLHF) en multimodale uitlijning. Hierdoor kan het de relaties tussen verschillende vormen van informatie begrijpen, zoals het afstemmen van tekstbeschrijvingen met afbeeldingen [2] [3].
3. Grootschalige gegevens: het model wordt getraind met grootschalige, hoogwaardige multimodale datasets om de natuurlijke taalverwerking en multimodale interactiemogelijkheden te verbeteren. Het maakt gebruik van een end-to-end trainingsmethode om verschillende gegevensmodaliteiten uniform te trainen [2] [3].
4. Probabilistische generatie: in tegenstelling tot Deepseek-R1 is GPT-4O een probabilistisch generatiemodel gebaseerd op de transformatorarchitectuur. Het genereert tekst door de waarschijnlijkheidsverdeling van het volgende woord of karakter te voorspellen, waardoor coherentie en redelijkheid worden gewaarborgd [3].
Samenvattend richt Deepseek-R1 zich op redeneringstaken met behulp van versterkingsleren en is hij geoptimaliseerd voor specifieke talen en domeinen, terwijl GPT-4O de nadruk legt op uitgebreide multimodale mogelijkheden en is getraind op een breder scala aan gegevenstypen en talen.
Citaten:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-train-of-deepseek-r1-and-ways-to-use -it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o- explained-yleThing-you-need-to- Know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference tussen deedepseek-r1-and-gpt-4o:-underlying-principes-andparameter.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-radening-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o//