Data pelatihan dan metode untuk Deepseek-R1 dan GPT-4O-0513 berbeda secara signifikan dalam beberapa aspek:
Deepseek-R1 Data dan Metode Pelatihan
1. Fokus pada penalaran: Deepseek-R1 terutama merupakan model penalaran yang menggunakan penguatan (RL) untuk meningkatkan kemampuan penalarannya. Dimulai dengan model dasar, Deepseek-V3, yang disesuaikan dengan menggunakan ribuan contoh berkualitas tinggi untuk meningkatkan kejelasan dan keterbacaan [1] [4].
2. Proses pelatihan multi-tahap: Model ini mengalami proses pelatihan multi-tahap:
-Fine-tuning awal: Ini dimulai dengan fine-tuning yang diawasi pada dataset kecil untuk membangun fondasi terstruktur.
- Pembelajaran penguatan murni: Ini diikuti oleh RL murni untuk mengembangkan keterampilan penalaran tanpa pengawasan manusia.
- Pengambilan sampel penolakan: Model ini menghasilkan data sintetis dengan memilih contoh terbaik dari RL Run sebelumnya, yang kemudian digabungkan dengan data yang diawasi.
- Tahap RL akhir: Model ini mengalami putaran RL lain di berbagai petunjuk untuk meningkatkan generalisasi [1] [3].
3. Fokus Bahasa: Deepseek-R1 Lite secara khusus dioptimalkan untuk bahan bahasa Cina dan bidang profesional tertentu, dengan pemfilteran data yang cermat dan sampel berlebihan [3].
GPT-4O-0513 Data dan metode pelatihan
1. Kemampuan multimodal: GPT-4O dilatih pada dataset beragam yang mencakup sejumlah besar teks multi-bahasa, dengan proporsi data bahasa Inggris yang signifikan. Ini mendukung input multi-modal seperti teks, gambar, dan audio [2] [3].
2. Metode Pelatihan: GPT-4O menggunakan fine-tuning yang diawasi, pembelajaran penguatan multi-tahap (RLHF), dan penyelarasan multi-modal. Ini memungkinkannya untuk memahami hubungan antara berbagai bentuk informasi, seperti menyelaraskan deskripsi teks dengan gambar [2] [3].
3. Data skala besar: Model ini dilatih menggunakan dataset multi-modal berskala besar dan berkualitas tinggi untuk meningkatkan pemrosesan bahasa alami dan kemampuan interaksi multi-modal. Ini menggunakan metode pelatihan ujung ke ujung untuk secara seragam melatih modalitas data yang berbeda [2] [3].
4. Generasi Probabilistik: Tidak seperti Deepseek-R1, GPT-4O adalah model generasi probabilistik berdasarkan arsitektur transformator. Ini menghasilkan teks dengan memprediksi distribusi probabilitas kata atau karakter berikutnya, memastikan koherensi dan kewajaran [3].
Singkatnya, Deepseek-R1 berfokus pada tugas penalaran menggunakan pembelajaran penguatan dan dioptimalkan untuk bahasa dan domain tertentu, sementara GPT-4O menekankan kemampuan multimodal yang komprehensif dan dilatih pada berbagai jenis dan bahasa data yang lebih luas.
Kutipan:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-Explained-everything-you-need-to-now
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-undelying-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-roasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/