DeepSeek-R1およびGPT-4O-0513のトレーニングデータと方法は、いくつかの側面で大きく異なります。
DeepSeek-R1トレーニングデータと方法
1.推論に焦点を当てる：DeepSeek-R1は、主にRehnecortion Learning(RL)を使用して推論機能を強化する推論モデルです。これは、透明度と読みやすさを向上させるために何千もの高品質の例を使用して微調整された基本モデルであるDeepSeek-V3から始まります[1] [4]。
2。マルチステージトレーニングプロセス：モデルはマルチステージトレーニングプロセスを受けます。
- 最初の微調整：構造化された基盤を確立するために、小さなデータセットで監視された微調整から始まります。
- 純粋な強化学習：これに続いて、純粋なRLが続き、人間の監督なしで推論スキルを開発します。
- 拒否サンプリング：モデルは、以前のRL実行から最良の例を選択して合成データを生成し、その後、監視されたデータと統合されます。
- 最終RLステージ：モデルは、一般化を強化するために、多様なプロンプトを越えてRLの別のラウンドを受けます[1] [3]。
3。言語の焦点：Deepseek-R1 Liteは、中国語の資料と特定の専門分野に特に最適化されており、細心のデータフィルタリングと過剰サンプリング[3]。
GPT-4O-0513トレーニングデータと方法
1.マルチモーダル機能：GPT-4oは、大量のマルチ言語テキストを含む多様なデータセットでトレーニングされ、かなりの割合の英語データがあります。テキスト、画像、オーディオなどのマルチモーダル入力[2] [3]をサポートしています。
2。トレーニング方法：GPT-4oは、監視付きの微調整、マルチステージ強化学習(RLHF)、およびマルチモーダルアライメントを採用しています。これにより、テキストの説明を画像に合わせるなど、さまざまな形式の情報間の関係を理解できます[2] [3]。
3。大規模なデータ：モデルは、大規模で高品質のマルチモーダルデータセットを使用してトレーニングされ、自然言語処理とマルチモーダルの相互作用機能を強化します。エンドツーエンドのトレーニング方法を使用して、さまざまなモダリティのデータを均一に訓練します[2] [3]。
4.確率生成：Deepseek-R1とは異なり、GPT-4Oはトランスアーキテクチャに基づいた確率的生成モデルです。次の単語または文字の確率分布を予測し、一貫性と合理性を確保することによりテキストを生成します[3]。
要約すると、DeepSeek-R1は強化学習を使用した推論タスクに焦点を当て、特定の言語とドメインに最適化されていますが、GPT-4oは包括的なマルチモーダル機能を強調し、幅広いデータ型と言語でトレーニングされています。
引用：
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explained-everything-to-need-to-know
[3] https://caidump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-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-raisoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/