Τα δεδομένα και οι μέθοδοι κατάρτισης για τα Deepseek-R1 και GPT-4O-0513 διαφέρουν σημαντικά σε διάφορες πτυχές:
Deepseek-R1 Δεδομένα και μεθόδους εκπαίδευσης
1. Εστίαση στη συλλογιστική: Το DeepSeeek-R1 είναι κατά κύριο λόγο ένα μοντέλο συλλογιστικής που χρησιμοποιεί την εκμάθηση ενισχυτικών (RL) για να ενισχύσει τις δυνατότητες λογικής της. Ξεκινά με ένα βασικό μοντέλο, Deepseek-V3, το οποίο είναι λεπτό συντονισμένο χρησιμοποιώντας χιλιάδες παραδείγματα υψηλής ποιότητας για τη βελτίωση της σαφήνειας και της αναγνωσιμότητας [1] [4].
2. Διαδικασία εκπαίδευσης πολλαπλών σταδίων: Το μοντέλο υφίσταται διαδικασία κατάρτισης πολλαπλών σταδίων:
-Αρχική τελειοποίηση: Ξεκινά με εποπτευόμενη τελειοποίηση σε ένα μικρό σύνολο δεδομένων για τη δημιουργία ενός δομημένου θεμελίου.
- Μάθηση καθαρής ενίσχυσης: Ακολουθείται από το Pure RL για την ανάπτυξη δεξιοτήτων συλλογιστικής χωρίς ανθρώπινη εποπτεία.
- Δειγματοληψία απόρριψης: Το μοντέλο δημιουργεί συνθετικά δεδομένα επιλέγοντας τα καλύτερα παραδείγματα από προηγούμενες διαδρομές RL, τα οποία στη συνέχεια συγχωνεύονται με εποπτευόμενα δεδομένα.
- Τελικό στάδιο RL: Το μοντέλο υφίσταται έναν άλλο γύρο RL σε διάφορες προτροπές για την ενίσχυση της γενίκευσης [1] [3].
3. Focus Language: Το Deepseek-R1 Lite είναι ιδιαίτερα βελτιστοποιημένο για τα κινεζικά γλωσσικά υλικά και συγκεκριμένων επαγγελματικών πεδίων, με σχολαστικό φιλτράρισμα δεδομένων και υπερβολική δειγματοληψία [3].
GPT-4O-0513 Δεδομένα και μεθόδους εκπαίδευσης
1. Πολυτροπικές δυνατότητες: Το GPT-4O εκπαιδεύεται σε ένα διαφορετικό σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει μια μεγάλη ποσότητα κειμένου πολλαπλών γλωσσών, με σημαντικό ποσοστό αγγλικών δεδομένων. Υποστηρίζει πολλαπλές εισροές, όπως κείμενο, εικόνες και ήχο [2] [3].
2. Μέθοδοι κατάρτισης: Η GPT-4O χρησιμοποιεί εποπτευόμενη μάθηση ενίσχυσης πολλαπλών σταδίων (RLHF) και ευθυγράμμιση πολλαπλών μοντέλων. Αυτό του επιτρέπει να κατανοεί τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών μορφών πληροφοριών, όπως η ευθυγράμμιση των περιγραφών κειμένου με εικόνες [2] [3].
3. Δεδομένα μεγάλης κλίμακας: Το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας πολυτροπικά σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας, υψηλής ποιότητας για την ενίσχυση των δυνατοτήτων της φυσικής γλώσσας και των πολλαπλών μοντέρνων αλληλεπίδρασης. Χρησιμοποιεί μια μέθοδο εκπαίδευσης από άκρο σε άκρο για την ομοιόμορφα εκπαιδεύει διαφορετικούς τρόπους δεδομένων [2] [3].
4. Πιθανότητα γενιάς: Σε αντίθεση με το DeepSeek-R1, το GPT-4O είναι ένα πιθανοτικό μοντέλο παραγωγής που βασίζεται στην αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή. Δημιουργεί κείμενο προβλέποντας την κατανομή πιθανότητας της επόμενης λέξης ή χαρακτήρα, εξασφαλίζοντας τη συνοχή και την λογική [3].
Συνοπτικά, το Deepseek-R1 επικεντρώνεται σε εργασίες συλλογισμού χρησιμοποιώντας μάθηση ενίσχυσης και βελτιστοποιείται για συγκεκριμένες γλώσσες και τομείς, ενώ το GPT-4O δίνει έμφαση στις ολοκληρωμένες πολυτροπικές δυνατότητες και εκπαιδεύεται σε ένα ευρύτερο φάσμα τύπων δεδομένων και γλωσσών.
Αναφορές:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-extrained-everything-you-ne-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/diference-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-nunderlying-principles-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/