Les données de formation et les méthodes pour Deepseek-R1 et GPT-4O-0513 diffèrent considérablement en plusieurs aspects:
Données et méthodes de formation Deepseek-R1
1. Focus sur le raisonnement: Deepseek-R1 est principalement un modèle de raisonnement qui utilise l'apprentissage du renforcement (RL) pour améliorer ses capacités de raisonnement. Il commence par un modèle de base, Deepseek-V3, qui est affiné en utilisant des milliers d'exemples de haute qualité pour améliorer la clarté et la lisibilité [1] [4].
2. Processus de formation en plusieurs étapes: Le modèle suit un processus de formation en plusieurs étapes:
- Fonction d'adaptation initiale: il commence par un réglage fin supervisé sur un petit ensemble de données pour établir une base structurée.
- Apprentissage par le renforcement pur: Ceci est suivi par Pure RL pour développer des compétences de raisonnement sans supervision humaine.
- Échantillonnage de rejet: le modèle génère des données synthétiques en sélectionnant les meilleurs exemples des exécutions RL précédentes, qui sont ensuite fusionnées avec des données supervisées.
- Étape RL finale: le modèle subit une autre cycle de RL à travers diverses invites pour améliorer la généralisation [1] [3].
3. Focus linguistique: Deepseek-R1 Lite est particulièrement optimisé pour les matériaux de langue chinoise et les domaines professionnels spécifiques, avec un filtrage et un sur-échantillonnage méticuleux [3].
GPT-4O-0513 Données et méthodes de formation
1. Capacités multimodales: GPT-4O est formé sur un ensemble de données diversifié qui comprend une grande quantité de texte multicangue, avec une proportion importante de données anglaises. Il prend en charge les entrées multimodales telles que le texte, les images et l'audio [2] [3].
2. Méthodes de formation: GPT-4O utilise un réglage fin supervisé, l'apprentissage en renforcement multi-étages (RLHF) et l'alignement multimodal. Cela lui permet de comprendre les relations entre les différentes formes d'informations, telles que l'alignement des descriptions de texte avec des images [2] [3].
3. Données à grande échelle: Le modèle est formé à l'aide de jeux de données multimodaux à grande échelle et de haute qualité pour améliorer son traitement du langage naturel et ses capacités d'interaction multimodales. Il utilise une méthode de formation de bout en bout pour former uniformément différentes modalités de données [2] [3].
4. Génération probabiliste: Contrairement à Deepseek-R1, GPT-4O est un modèle de génération probabiliste basé sur l'architecture du transformateur. Il génère du texte en prédisant la distribution de probabilité du mot ou du caractère suivant, garantissant la cohérence et le caractère raisonnable [3].
En résumé, Deepseek-R1 se concentre sur les tâches de raisonnement utilisant l'apprentissage du renforcement et est optimisée pour des langues et des domaines spécifiques, tandis que GPT-4O met l'accent sur les capacités multimodales complètes et est formé sur un éventail plus large de types de données et de langues.
Citations:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-epseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explayé-everything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betweendeepseek-r1-and-f-gpt-4o:-undlying-prinpiles-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-reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/