Datele de instruire și metodele pentru DeepSeek-R1 și GPT-4O-0513 diferă semnificativ în mai multe aspecte:
Deepseek-R1 Date și metode de instruire
1. Concentrați-vă pe raționament: Deepseek-R1 este în primul rând un model de raționament care folosește învățarea de consolidare (RL) pentru a-și îmbunătăți capacitățile de raționament. Începe cu un model de bază, Deepseek-V3, care este reglat fin folosind mii de exemple de înaltă calitate pentru a îmbunătăți claritatea și lizibilitatea [1] [4].
2. Procesul de instruire în mai multe etape: modelul suferă un proces de instruire în mai multe etape:
-reglarea inițială fină: începe cu reglarea fină supravegheată pe un set de date mic pentru a stabili o fundație structurată.
- Învățare de întărire pură: Aceasta este urmată de RL pur pentru a dezvolta abilități de raționament fără supraveghere umană.
- Eșantionare de respingere: Modelul generează date sintetice selectând cele mai bune exemple din rulările anterioare RL, care sunt apoi contopite cu date supravegheate.
- Etapa finală RL: Modelul suferă o altă rundă de RL în diverse prompturi pentru îmbunătățirea generalizării [1] [3].
3. Focus Language: Deepseek-R1 Lite este în special optimizat pentru materialele de limbă chineză și pentru domeniile profesionale specifice, cu filtrare de date minuțioase și eșantionare excesivă [3].
GPT-4O-0513 Date și metode de instruire
1.. Capabilități multimodale: GPT-4O este instruit pe un set de date divers care include o cantitate mare de text cu mai multe limbi, cu o proporție semnificativă de date în limba engleză. Suporta intrări multi-modale, cum ar fi text, imagini și audio [2] [3].
2. Metode de instruire: GPT-4O folosește reglarea fină supravegheată, învățarea de armare în mai multe etape (RLHF) și alinierea multi-modală. Acest lucru îi permite să înțeleagă relațiile dintre diferite forme de informații, cum ar fi alinierea descrierilor textului cu imagini [2] [3].
3. Date la scară largă: Modelul este instruit folosind seturi de date multi-modale de înaltă calitate, de înaltă calitate, pentru a-și îmbunătăți procesarea limbajului natural și capacitățile de interacțiune multi-modală. Utilizează o metodă de instruire end-to-end pentru a antrena uniform diferite modalități de date [2] [3].
4. Generare probabilistică: Spre deosebire de DeepSeek-R1, GPT-4O este un model de generare probabilistică bazat pe arhitectura transformatorului. Generează text prin prezicerea distribuției probabilității următorului cuvânt sau caracter, asigurând coerența și rezonabilitatea [3].
În rezumat, Deepseek-R1 se concentrează pe sarcini de raționament folosind învățarea de consolidare și este optimizat pentru limbi și domenii specifice, în timp ce GPT-4O subliniază capacități multimodale cuprinzătoare și este instruit pe o gamă mai largă de tipuri de date și limbi.
Citări:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explaining-everything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/diffence-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-underlying-reprinciples-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/