DeepSeek-R1 및 GPT-4O-0513에 대한 교육 데이터 및 방법은 여러 측면에서 크게 다릅니다.
DeepSeek-R1 교육 데이터 및 방법
1. 추론에 중점을 둡니다. DeepSeek-R1은 주로 강화 학습 (RL)을 사용하여 추론 능력을 향상시키는 추론 모델입니다. 그것은 명확성과 가독성을 향상시키기 위해 수천 개의 고품질 예제를 사용하여 미세 조정 된 기본 모델 인 DeepSeek-V3로 시작합니다 [1] [4].
2. 다단계 교육 프로세스 :이 모델은 다단계 교육 프로세스를 거칩니다.
-초기 미세 조정 : 작은 데이터 세트에서 감독 된 미세 조정으로 시작하여 구조화 된 기초를 설정합니다.
- 순수한 강화 학습 : 인간 감독없이 추론 기술을 개발하기 위해 순수한 RL이 뒤 따릅니다.
- 거부 샘플링 : 모델은 이전 RL 실행에서 가장 좋은 예를 선택하여 합성 데이터를 생성 한 다음 감독 된 데이터와 병합됩니다.
- 최종 RL 단계 :이 모델은 일반화를 향상시키기 위해 다양한 프롬프트에 걸쳐 또 다른 RL 라운드를 겪습니다 [1] [3].
3. 언어 초점 : DeepSeek-R1 Lite는 세심한 데이터 필터링 및 오버 샘플링을 통해 중국어 자료 및 특정 전문 분야에 특히 최적화되어 있습니다 [3].
GPT-4O-0513 교육 데이터 및 방법
1. 멀티 모달 기능 : GPT-4O는 많은 비율의 영어 데이터를 갖춘 다수의 다중 언어 텍스트를 포함하는 다양한 데이터 세트에서 교육을받습니다. 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 다중 모달 입력을 지원합니다 [2] [3].
2. 교육 방법 : GPT-4O는 감독 된 미세 조정, 다단장 강화 학습 (RLHF) 및 다중 모달 정렬을 사용합니다. 이를 통해 텍스트 설명을 이미지와 정렬하는 등 다양한 형태의 정보 간의 관계를 이해할 수 있습니다 [2] [3].
3. 대규모 데이터 :이 모델은 대규모 고품질의 멀티 모달 데이터 세트를 사용하여 자연어 처리 및 멀티 모달 상호 작용 기능을 향상시킵니다. 엔드 투 엔드 교육 방법을 사용하여 다른 양식의 데이터를 균일하게 훈련시킵니다 [2] [3].
4. 확률 생성 : DeepSeek-R1과 달리 GPT-4O는 변압기 아키텍처를 기반으로하는 확률 론적 생성 모델입니다. 다음 단어 나 문자의 확률 분포를 예측하여 일관성과 합리성을 보장함으로써 텍스트를 생성합니다 [3].
요약하면, DeepSeek-R1은 강화 학습을 사용하는 추론 작업에 중점을두고 특정 언어 및 도메인에 최적화되며 GPT-4O는 포괄적 인 멀티 모드 기능을 강조하며 광범위한 데이터 유형 및 언어로 교육을받습니다.
인용 :
[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-explained-every-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betweepseek-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-rouseing-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/