Utbildningsdata och metoder för Deepseek-R1 och GPT-4O-0513 skiljer sig avsevärt i flera aspekter:
Deepseek-R1 träningsdata och metoder
1. Fokus på resonemang: Deepseek-R1 är främst en resonemangsmodell som använder förstärkningsinlärning (RL) för att förbättra dess resonemang. Det börjar med en basmodell, Deepseek-V3, som är finjusterad med tusentals exempel av hög kvalitet för att förbättra tydligheten och läsbarheten [1] [4].
2. Träningsprocess för flera steg: Modellen genomgår en träningsprocess med flera steg:
-Inledande finjustering: Det börjar med övervakad finjustering på ett litet datasätt för att skapa en strukturerad grund.
- Ren förstärkningslärande: Detta följs av ren RL för att utveckla resonemang utan mänsklig övervakning.
- Avstötningsprovtagning: Modellen genererar syntetiska data genom att välja de bästa exemplen från tidigare RL -körningar, som sedan slås samman med övervakade data.
- Slutlig RL -steg: Modellen genomgår ytterligare en omgång RL över olika instruktioner för att förbättra generaliseringen [1] [3].
3. Språkfokus: Deepseek-R1 Lite är särskilt optimerad för kinesiska språkmaterial och specifika professionella områden, med noggrann datafiltrering och överprovtagning [3].
GPT-4O-0513 Utbildningsdata och metoder
1. Multimodala funktioner: GPT-4O är utbildad i ett mångfaldigt datasätt som innehåller en stor mängd flerspråkig text, med en betydande del av engelska data. Det stöder multimodala ingångar som text, bilder och ljud [2] [3].
2. Träningsmetoder: GPT-4O använder övervakad finjustering, flerstegs armeringsinlärning (RLHF) och multimodal justering. Detta gör att det kan förstå förhållandena mellan olika former av information, till exempel att anpassa textbeskrivningar med bilder [2] [3].
3. Storskaliga data: Modellen tränas med storskaliga, högkvalitativa multimodala datasätt för att förbättra dess naturliga språkbearbetning och multimodal interaktionsfunktioner. Den använder en utbildningsmetod från slutet till slutet för att jämnt utbilda olika metoder för data [2] [3].
4. Probabilistisk generation: Till skillnad från Deepseek-R1 är GPT-4O en probabilistisk generationsmodell baserad på transformatorarkitekturen. Den genererar text genom att förutsäga sannolikhetsfördelningen för nästa ord eller karaktär, vilket säkerställer sammanhållning och rimlighet [3].
Sammanfattningsvis fokuserar DeepSeek-R1 på resonemangsuppgifter med förstärkningsinlärning och är optimerad för specifika språk och domäner, medan GPT-4O betonar omfattande multimodala kapacitet och utbildas på ett bredare utbud av datatyper och språk.
Citeringar:
]
]
]
[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-reasekingmodell
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/