Данные обучения и методы для DeepSeek-R1 и GPT-4O-0513 значительно различаются в нескольких аспектах:
DeepSeek-R1 Данные и методы обучения
1. Фокус на рассуждениях: DeepSeek-R1-это в первую очередь модель рассуждений, которая использует подкрепление обучения (RL) для расширения его возможностей рассуждений. Он начинается с базовой модели, DeepSeek-V3, которая точно настроена с использованием тысяч высококачественных примеров для улучшения ясности и читаемости [1] [4].
2. Многостадийный процесс обучения: модель подвергается многоэтапному процессу обучения:
-Первоначальная настраиваемая настройка: он начинается с контролируемой тонкой настройки на небольшом наборе данных для создания структурированной основы.
- Чистое обучение подкреплению: за этим следует чистый RL для развития навыков рассуждений без человеческого надзора.
- Отбор проб отказа: модель генерирует синтетические данные, выбирая лучшие примеры из предыдущих RL -прогонов, которые затем объединяются с контролируемыми данными.
- Окончательный этап RL: модель подвергается еще одному раунду RL в различных подсказках для улучшения обобщения [1] [3].
3. Языковая фокус: DeepSeek-R1 Lite особенно оптимизирован для материалов китайского языка и конкретных профессиональных областей, с тщательной фильтрацией данных и перепродажей [3].
GPT-4O-0513 Данные и методы обучения
1. Многомодальные возможности: GPT-4O обучается разнообразному набору данных, который включает в себя большое количество многоязычного текста, со значительной доли английских данных. Он поддерживает многомодальные входы, такие как текст, изображения и аудио [2] [3].
2. Методы обучения: GPT-4O использует контролируемую тонкую настройку, многоэтапное обучение подкреплению (RLHF) и многомодальное выравнивание. Это позволяет им понимать отношения между различными формами информации, такими как выравнивание текстовых описаний с изображениями [2] [3].
3. крупномасштабные данные: модель обучается с использованием крупномасштабных высококачественных многомодальных наборов данных для улучшения его естественного языка и возможностей для мультимодального взаимодействия. Он использует метод сквозного обучения для равномерного обучения различных методов данных [2] [3].
4. Вероятностная генерация: в отличие от DeepSeek-R1, GPT-4O является вероятностной моделью генерации, основанной на архитектуре трансформатора. Он генерирует текст, прогнозируя распределение вероятности следующего слова или символа, обеспечивая когерентность и разумность [3].
Таким образом, DeepSeek-R1 фокусируется на рассуждениях с использованием обучения подкреплению и оптимизирован для конкретных языков и областей, в то время как GPT-4O подчеркивает комплексные мультимодальные возможности и обучается более широкому диапазону типов и языков данных.
Цитаты:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the training-of-deepseek-r1-and-way-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-eastraind-everything-you-need-to-cknow
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-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-reessing-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/