Los datos de entrenamiento y los métodos para Deepseek-R1 y GPT-4O-0513 difieren significativamente en varios aspectos:
Datos y métodos de entrenamiento Deepseek-R1
1. Enfoque en el razonamiento: Deepseek-R1 es principalmente un modelo de razonamiento que utiliza el aprendizaje de refuerzo (RL) para mejorar sus capacidades de razonamiento. Comienza con un modelo base, Deepseek-V3, que está ajustado utilizando miles de ejemplos de alta calidad para mejorar la claridad y la legibilidad [1] [4].
2. Proceso de capacitación en varias etapas: el modelo sufre un proceso de capacitación en varias etapas:
-Autorización inicial: comienza con el ajuste fino supervisado en un pequeño conjunto de datos para establecer una base estructurada.
- Aprendizaje de refuerzo puro: esto es seguido por RL puro para desarrollar habilidades de razonamiento sin supervisión humana.
- Muestreo de rechazo: el modelo genera datos sintéticos seleccionando los mejores ejemplos de ejecuciones RL anteriores, que luego se fusionan con datos supervisados.
- Etapa final de RL: el modelo sufre otra ronda de RL a través de diversas indicaciones para mejorar la generalización [1] [3].
3. Enfoque del lenguaje: Deepseek-R1 Lite está particularmente optimizado para materiales de idioma chino y campos profesionales específicos, con meticuloso filtrado de datos y muestreo excesivo [3].
GPT-4O-0513 Datos y métodos de entrenamiento
1. Capacidades multimodales: GPT-4O está capacitado en un conjunto de datos diverso que incluye una gran cantidad de texto de varios idiomas, con una proporción significativa de datos en inglés. Admite entradas multimodales como texto, imágenes y audio [2] [3].
2. Métodos de capacitación: GPT-4O emplea ajustes finos supervisados, aprendizaje de refuerzo de varias etapas (RLHF) y alineación multimodal. Esto le permite comprender las relaciones entre diferentes formas de información, como alinear las descripciones de texto con imágenes [2] [3].
3. Datos a gran escala: el modelo está entrenado utilizando conjuntos de datos multimodales de alta calidad y alta calidad para mejorar su procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de interacción multimodal. Utiliza un método de entrenamiento de extremo a extremo para entrenar uniformemente diferentes modalidades de datos [2] [3].
4. Generación probabilística: a diferencia de Deepseek-R1, GPT-4O es un modelo de generación probabilística basado en la arquitectura del transformador. Genera texto prediciendo la distribución de probabilidad de la siguiente palabra o carácter, asegurando la coherencia y la razonabilidad [3].
En resumen, Deepseek-R1 se centra en las tareas de razonamiento utilizando el aprendizaje de refuerzo y está optimizado para idiomas y dominios específicos, mientras que GPT-4O enfatiza capacidades multimodales integrales y está capacitado en una gama más amplia de tipos e idiomas de datos.
Citas:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explaned-everything-you-need-to- know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-Nustylying-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-raconing-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/