Treningsdataene og metodene for DeepSeek-R1 og GPT-4O-0513 skiller seg betydelig i flere aspekter:
DeepSeek-R1 Treningsdata og metoder
1. Fokus på resonnement: DeepSeek-R1 er først og fremst en resonnementsmodell som bruker forsterkningslæring (RL) for å forbedre resonnementets evner. Det starter med en basismodell, DeepSeek-V3, som er finjustert med tusenvis av eksempler av høy kvalitet for å forbedre klarhet og lesbarhet [1] [4].
2. Multi-trinns treningsprosess: Modellen gjennomgår en flertrinns treningsprosess:
-Innledende finjustering: Det begynner med overvåket finjustering på et lite datasett for å etablere et strukturert fundament.
- Ren forsterkningslæring: Dette blir fulgt av ren RL for å utvikle resonnementferdigheter uten menneskelig tilsyn.
- Avstøtningsprøvetaking: Modellen genererer syntetiske data ved å velge de beste eksemplene fra tidligere RL -kjøringer, som deretter blir slått sammen med overvåket data.
- Endelig RL -trinn: Modellen gjennomgår en ny runde med RL på tvers av forskjellige spørsmål om å forbedre generaliseringen [1] [3].
3. Språkfokus: DeepSeek-R1 Lite er spesielt optimalisert for kinesisk språkmateriell og spesifikke profesjonelle felt, med nøye datafiltrering og over-sampling [3].
GPT-4O-0513 Treningsdata og metoder
1. Multimodale evner: GPT-4O er opplært på et mangfoldig datasett som inkluderer en stor mengde flerspråklig tekst, med en betydelig andel engelske data. Den støtter multimodale innganger som tekst, bilder og lyd [2] [3].
2. Treningsmetoder: GPT-4O bruker overvåket finjustering, multi-trinns forsterkningslæring (RLHF) og multimodal justering. Dette gjør at den kan forstå forholdene mellom forskjellige former for informasjon, for eksempel å justere tekstbeskrivelser med bilder [2] [3].
3. Store data: Modellen er opplært ved hjelp av storskala, høykvalitets multimodale datasett for å forbedre dens naturlige språkbehandling og multimodale interaksjonsevner. Den bruker en ende-til-ende treningsmetode for å jevnt å trene forskjellige modaliteter av data [2] [3].
4. Probabilistisk generasjon: I motsetning til DeepSeek-R1, er GPT-4O en sannsynlig generasjonsmodell basert på transformatorarkitekturen. Den genererer tekst ved å forutsi sannsynlighetsfordelingen av neste ord eller karakter, og sikre sammenheng og rimelighet [3].
Oppsummert fokuserer DeepSeek-R1 på resonnementoppgaver ved bruk av forsterkningslæring og er optimalisert for spesifikke språk og domener, mens GPT-4O legger vekt på omfattende multimodale evner og er opplært på et bredere spekter av datatyper og språk.
Sitasjoner:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explained-everything-you-need-to-vet
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/diFecer-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-- og under-principles-andameter.html
[4] https://huggingface.co/blog/open-r1
[5] https://klu.ai/glossary/opena-gpt-4-oMni
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/deepseek-r1
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-depseek-r1-reasoning-modellen
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/