Dane treningowe i metody DeepSeek-R1 i GPT-4O-0513 różnią się znacznie w kilku aspektach:
Deepseek-R1 Dane i metody szkoleniowe
1. Skoncentruj się na rozumowaniu: Deepseek-R1 jest przede wszystkim modelem rozumowania, który wykorzystuje uczenie się wzmocnienia (RL) w celu zwiększenia możliwości rozumowania. Zaczyna się od modelu podstawowego, Deepseek-V3, który jest dostosowany przy użyciu tysięcy przykładów wysokiej jakości w celu poprawy jasności i czytelności [1] [4].
2. Wielostopniowe proces szkolenia: Model przechodzi wieloetapowy proces szkolenia:
-Początkowe dostrajanie: zaczyna się od nadzorowanego dostrajania małego zestawu danych, aby ustanowić ustrukturyzowany fundament.
- Uczenie się czystego wzmocnienia: Po tym następuje czyste RL w celu rozwijania umiejętności rozumowania bez nadzoru ludzkiego.
- Próbkowanie odrzucania: Model generuje dane syntetyczne, wybierając najlepsze przykłady z poprzednich przebiegów RL, które są następnie scalane z danymi nadzorowanymi.
- Ostateczny etap RL: Model przechodzi kolejną rundę RL w różnych podpowiedzi do zwiększenia uogólnienia [1] [3].
3. Koncentracja języka: DeepSeek-R1 Lite jest szczególnie zoptymalizowany pod kątem materiałów językowych chińskich i określonych dziedzin profesjonalnych, z drobiazgowym filtrowaniem danych i nadmiernym próbkowaniem [3].
GPT-4O-0513 Dane i metody szkoleniowe
1. Możliwości multimodalne: GPT-4O jest przeszkolony w zakresie zróżnicowanego zestawu danych, który zawiera dużą ilość tekstu wielojęzycznego, ze znaczną proporcją danych angielskich. Obsługuje multimodalne dane wejściowe, takie jak tekst, obrazy i audio [2] [3].
2. Metody szkolenia: GPT-4O zatrudnia nadzorowane dostrajanie, wieloetapowe uczenie się wzmocnienia (RLHF) i wyrównanie wielomodalne. Pozwala to zrozumieć relacje między różnymi formami informacji, takimi jak wyrównanie opisów tekstu z obrazami [2] [3].
3. Dane na dużą skalę: Model jest szkolony przy użyciu dużej, wysokiej jakości multimodalnych zestawów danych w celu zwiększenia jego naturalnego przetwarzania i możliwości interakcji multimodalnych. Wykorzystuje kompleksową metodę szkolenia do jednolitego szkolenia różnych metod danych [2] [3].
4. Generowanie probabilistyczne: w przeciwieństwie do Deepseek-R1, GPT-4O jest probabilistycznym modelem generacji opartym na architekturze transformatora. Generuje tekst, przewidując rozkład prawdopodobieństwa następnego słowa lub postaci, zapewniając spójność i racjonalność [3].
Podsumowując, DeepSeek-R1 koncentruje się na rozumowaniu zadań przy użyciu uczenia się wzmocnienia i jest zoptymalizowany dla określonych języków i domen, podczas gdy GPT-4O podkreśla kompleksowe możliwości multimodalne i jest przeszkolony w zakresie szerszego rodzaju typów danych i języków.
Cytaty:
[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-everhing-you-need-to-now
[3] https://cencidump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-gppt-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/compary/gpt-4o/deepseek-r1
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/