DeepSek-R1: n ja GPT-4O-0513: n koulutustiedot ja -menetelmät eroavat merkittävästi useista näkökohdista:
Deepseek-R1-koulutustiedot ja menetelmät
1. Keskity päättelyyn: DeepSek-R1 on ensisijaisesti päättelymalli, joka käyttää vahvistusoppimista (RL) sen päättelymahdollisuuksien parantamiseksi. Se alkaa perusmallilla, Deepseek-V3: lla, joka on hienosäädetty käyttämällä tuhansia korkealaatuisia esimerkkejä selkeyden ja luettavuuden parantamiseksi [1] [4].
2. Monivaiheinen koulutusprosessi: Malli käy läpi monivaiheisen koulutusprosessin:
-Alkuperäinen hienosäätö: Se alkaa pienen tietojoukon valvonnasta rakenteellisen perustan perustamiseksi.
- Puhdas vahvistusoppiminen: Tätä seuraa puhdas RL päättelytaitojen kehittämiseksi ilman ihmisen valvontaa.
- hylkäämisen näytteenotto: Malli tuottaa synteettistä tietoa valitsemalla parhaat esimerkit aiemmista RL -ajoista, jotka sitten yhdistetään valvotuun tietoon.
- Lopullinen RL -vaihe: Malli käy läpi uuden RL -kierroksen erilaisissa kehotuksissa parantaa yleistämistä [1] [3].
3. Kielen keskittyminen: DeepSek-R1 Lite on erityisen optimoitu kiinan kielen materiaaleille ja erityisille ammatillisille kentille, ja huolellinen tiedon suodatus ja ylikuormitus [3].
GPT-4O-0513 Koulutustiedot ja -menetelmät
1. Multimodaaliset ominaisuudet: GPT-4O on koulutettu monimuotoisella aineistolla, joka sisältää suuren määrän monikielistä tekstiä, jolla on merkittävä osa englanninkielisiä tietoja. Se tukee monimuotoisia tuloja, kuten tekstiä, kuvia ja ääntä [2] [3].
2. Koulutusmenetelmät: GPT-4O käyttää valvottua hienosäätöä, monivaiheista vahvistusoppimista (RLHF) ja multimodaalista kohdistusta. Tämän avulla se voi ymmärtää eri tietomuotojen väliset suhteet, kuten tekstikuvausten kohdistaminen kuvien kanssa [2] [3].
3. Laajamittainen data: Malli on koulutettu käyttämällä laajamittaisia, korkealaatuisia monimuotoisia tietojoukkoja sen luonnollisen kielenkäsittelyn ja monimuotoisten vuorovaikutusominaisuuksien parantamiseksi. Se käyttää päähän -koulutusmenetelmää datan erilaisten tapojen yhdenmukaisesti kouluttamiseen [2] [3].
4. Todennäköinen sukupolvi: Toisin kuin Deepseek-R1, GPT-4O on todennäköisyys sukupolven malli, joka perustuu muuntajan arkkitehtuuriin. Se tuottaa tekstin ennustamalla seuraavan sanan tai merkin todennäköisyysjakauma varmistaen johdonmukaisuuden ja kohtuullisuuden [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-R1 keskittyy päättelytehtäviin, jotka käyttävät vahvistusoppimista, ja se on optimoitu tietyille kielille ja alueille, kun taas GPT-4O korostaa kattavia multimodaalisia ominaisuuksia ja sitä koulutetaan laajemmalle tietotyypeille ja kielille.
Viittaukset:
.
.
.
[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
.
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/