Die Trainingsdaten und -methoden für Deepseek-R1 und GPT-4O-0513 unterscheiden sich in verschiedenen Aspekten erheblich:
Deepseek-R1 Trainingsdaten und Methoden
1. Fokus auf Argumentation: Deepseek-R1 ist in erster Linie ein Argumentationsmodell, das das Verstärkungslernen (RL) verwendet, um seine Argumentationsfunktionen zu verbessern. Es beginnt mit einem Basismodell, Deepseek-V3, das mit Tausenden hochwertiger Beispiele fein abgestimmt ist, um die Klarheit und Lesbarkeit zu verbessern [1] [4].
2. Mehrstufiger Trainingsprozess: Das Modell erfährt einen mehrstufigen Schulungsprozess:
-Erste Feinabstimmung: Es beginnt mit der beaufsichtigten Feinabstimmung auf einem kleinen Datensatz, um ein strukturiertes Fundament zu etablieren.
- Lernen von reinem Verstärkung: Es folgt von reinem RL, um Argumentationsfähigkeiten ohne menschliche Aufsicht zu entwickeln.
- Ableitungsabtastung: Das Modell generiert synthetische Daten, indem die besten Beispiele aus früheren RL -Läufen ausgewählt werden, die dann mit überwachten Daten zusammengeführt werden.
- Endgültiges RL -Stadium: Das Modell unterzieht sich einer weiteren RL -Runde in verschiedenen Aufforderungen zur Verbesserung der Verallgemeinerung [1] [3].
3.. Sprachfokus: Deepseek-R1 Lite ist besonders für chinesische Sprachmaterialien und spezifische professionelle Felder mit sorgfältiger Datenfilterung und Überabtastung optimiert [3].
GPT-4O-0513 Trainingsdaten und Methoden
1. Multimodale Funktionen: GPT-4O wird in einem vielfältigen Datensatz geschult, der eine große Menge an mehrsprachiger Text mit einem erheblichen Teil der englischen Daten enthält. Es unterstützt multimodale Eingänge wie Text, Bilder und Audio [2] [3].
2. Trainingsmethoden: GPT-4O verwendet beaufsichtigte Feinabstimmung, mehrstufiges Verstärkungslernen (RLHF) und multimodale Ausrichtung. Dies ermöglicht es ihm, die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationsformen zu verstehen, z. B. die Ausrichtung von Textbeschreibungen mit Bildern [2] [3].
3. groß angelegte Daten: Das Modell wird mit groß angelegten, hochwertigen multimodalen Datensätzen geschult, um seine natürlichen Sprachverarbeitung und multimodale Interaktionsfunktionen zu verbessern. Es verwendet eine End-to-End-Trainingsmethode, um verschiedene Datenmodalitäten gleichmäßig zu trainieren [2] [3].
4. Probabilistische Erzeugung: Im Gegensatz zu Deepseek-R1 ist GPT-4O ein probabilistisches Generationsmodell, das auf der Transformatorarchitektur basiert. Es erzeugt Text, indem die Wahrscheinlichkeitsverteilung des nächsten Wortes oder Charakters vorhergesagt wird, wodurch Kohärenz und Angemessenheit gewährleistet werden [3].
Zusammenfassend konzentriert sich Deepseek-R1 auf Argumentationsaufgaben mithilfe von Verstärkungslernen und wird für bestimmte Sprachen und Domänen optimiert, während GPT-4O umfassende multimodale Funktionen betont und auf einem breiteren Bereich von Datentypen und Sprachen geschult wird.
Zitate:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-peepseek-r1-ways-to-se-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/Feature/gpt-4o-fored-you-need-tous
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/diffferenz-bet zwischen-peepseek-r1-and-gpt-4o:- und und- und-principles-and-parameter.html
[4] https://huggingface.co/blog/open-r1
[5] https://klu.ai/glosary/openai-gpt-4-omni
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-teepseek-r1-r1poning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/