Os dados e métodos de treinamento para Deepseek-R1 e GPT-4O-0513 diferem significativamente em vários aspectos:
Deepseek-r1 Dados e métodos
1. Foco no raciocínio: Deepseek-R1 é principalmente um modelo de raciocínio que usa o aprendizado de reforço (RL) para aprimorar seus recursos de raciocínio. Começa com um modelo básico, Deepseek-V3, que é ajustado usando milhares de exemplos de alta qualidade para melhorar a clareza e a legibilidade [1] [4].
2. Processo de treinamento em vários estágios: o modelo passa por um processo de treinamento em várias etapas:
-Ajuste inicial inicial: começa com o ajuste fino supervisionado em um pequeno conjunto de dados para estabelecer uma base estruturada.
- Aprendizagem de reforço puro: é seguido pela RL pura para desenvolver habilidades de raciocínio sem supervisão humana.
- Amostragem de rejeição: o modelo gera dados sintéticos selecionando os melhores exemplos de execuções anteriores de RL, que são mescladas com dados supervisionados.
- Estágio final da RL: O modelo passa por outra rodada de RL em diversos avisos para melhorar a generalização [1] [3].
3. Foco na linguagem: O Deepseek-R1 Lite é particularmente otimizado para materiais de língua chinesa e campos profissionais específicos, com filtragem de dados meticulosa e amostragem excessiva [3].
GPT-4O-0513 Dados e métodos de treinamento
1. Capacidades multimodais: o GPT-4O é treinado em um conjunto de dados diversificado que inclui uma grande quantidade de texto em vários idiomas, com uma proporção significativa de dados em inglês. Ele suporta entradas multimodais, como texto, imagens e áudio [2] [3].
2. Métodos de treinamento: O GPT-4O emprega o ajuste fino supervisionado e o aprendizado de reforço em várias etapas (RLHF) e o alinhamento multimodal. Isso permite entender as relações entre diferentes formas de informação, como alinhar descrições de texto com imagens [2] [3].
3. Dados em larga escala: o modelo é treinado usando conjuntos de dados multimodais em larga escala e alta qualidade para aprimorar seus recursos de processamento de linguagem natural e interação multimodal. Ele usa um método de treinamento de ponta a ponta para treinar uniformemente diferentes modalidades de dados [2] [3].
4. Geração probabilística: Ao contrário do Deepseek-R1, o GPT-4O é um modelo de geração probabilística baseado na arquitetura do transformador. Ele gera texto prevendo a distribuição de probabilidade da próxima palavra ou caráter, garantindo coerência e razoabilidade [3].
Em resumo, o Deepseek-R1 se concentra em tarefas de raciocínio usando o aprendizado de reforço e é otimizado para idiomas e domínios específicos, enquanto o GPT-4O enfatiza recursos multimodais abrangentes e é treinado em uma gama mais ampla de tipos e idiomas de dados.
Citações:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-trening-ofdeeek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explined- everything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betwen-deepseek-r1-and-gpt-4o:-undering-rinciples-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-reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/