I dati di addestramento e i metodi per DeepSeek-R1 e GPT-4o-0513 differiscono significativamente in diversi aspetti:
DeepSeek-R1 Dati e metodi di allenamento
1. Concentrati sul ragionamento: DeepSeek-R1 è principalmente un modello di ragionamento che utilizza il rinforzo (RL) per migliorare le sue capacità di ragionamento. Si inizia con un modello di base, DeepSeek-V3, che viene messo a punto usando migliaia di esempi di alta qualità per migliorare la chiarezza e la leggibilità [1] [4].
2. Processo di formazione a più stadi: il modello subisce un processo di formazione a più stadi:
-Fementing iniziale: inizia con una messa a punto supervisionata su un piccolo set di dati per stabilire una base strutturata.
- Apprendimento di rinforzo puro: questo è seguito da RL puro per sviluppare capacità di ragionamento senza supervisione umana.
- Campionamento del rifiuto: il modello genera dati sintetici selezionando i migliori esempi dalle precedenti esecuzione di RL, che vengono quindi uniti a dati supervisionati.
- Fase RL finale: il modello subisce un altro giro di RL attraverso diversi suggerimenti per migliorare la generalizzazione [1] [3].
3. Focus sulla lingua: DeepSeek-R1 Lite è particolarmente ottimizzato per i materiali in lingua cinese e campi professionali specifici, con meticolosi filtrazioni di dati e sovra-campionamento [3].
GPT-4o-0513 Dati e metodi di addestramento
1. Capacità multimodali: GPT-4O è addestrato su un set di dati diversificato che include una grande quantità di testo multi-lingua, con una parte significativa di dati inglesi. Supporta input multimodali come testo, immagini e audio [2] [3].
2. Metodi di formazione: GPT-4O impiega una messa a punto controllata, l'apprendimento del rinforzo a più stadi (RLHF) e l'allineamento multomodale. Ciò gli consente di comprendere le relazioni tra diverse forme di informazione, come l'allineamento delle descrizioni di testo con le immagini [2] [3].
3. Dati su larga scala: il modello è addestrato utilizzando set di dati multomodali su larga scala e di alta qualità per migliorare le sue capacità di elaborazione del linguaggio naturale e di interazione multimodale. Utilizza un metodo di allenamento end-to-end per addestrare uniformemente diverse modalità di dati [2] [3].
4. Generazione probabilistica: a differenza di DeepSeek-R1, GPT-4O è un modello di generazione probabilistica basato sull'architettura del trasformatore. Genera il testo prevedendo la distribuzione di probabilità della parola o del carattere successivo, garantendo coerenza e ragionevolezza [3].
In sintesi, DeepSeek-R1 si concentra su compiti di ragionamento che utilizzano l'apprendimento del rinforzo ed è ottimizzato per linguaggi e domini specifici, mentre GPT-4O enfatizza le capacità multimodali complete ed è addestrato su una vasta gamma di tipi e lingue di dati.
Citazioni:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-res-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-esplained-everything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/diffference-between-deepseek-res-gpt-4o:-underlying-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-ragion-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/