DeepSEEK-R1 un GPT-4O-0513 apmācības dati un metodes ievērojami atšķiras vairākos aspektos:
DeepSeek-R1 apmācības dati un metodes
1. Koncentrēšanās uz spriešanu: DeepSeek-R1 galvenokārt ir argumentācijas modelis, kas izmanto pastiprināšanas mācīšanos (RL), lai uzlabotu tā spriešanas iespējas. Tas sākas ar bāzes modeli DeepSeek-V3, kas ir precīzi noregulēts, izmantojot tūkstošiem augstas kvalitātes piemēru, lai uzlabotu skaidrību un lasāmību [1] [4].
2. Daudzpakāpju apmācības process: modelis iziet daudzpakāpju apmācības procesu:
-Sākotnējā precizēšana: tas sākas ar uzraudzītu precizēšanu nelielā datu kopā, lai izveidotu strukturētu pamatu.
- Tīra pastiprināšanas mācīšanās: tam seko Pure RL, lai attīstītu spriešanas prasmes bez cilvēku uzraudzības.
- Noraidīšanas paraugu ņemšana: modelis ģenerē sintētiskos datus, atlasot labākos piemērus no iepriekšējiem RL skrējieniem, kurus pēc tam apvieno ar uzraudzītajiem datiem.
- Galīgais RL posms: modelim tiek veikta vēl viena RL kārta dažādās uzvednēs, lai uzlabotu vispārinājumu [1] [3].
3. Valodas fokuss: DeepSeek-R1 Lite ir īpaši optimizēts ķīniešu valodas materiāliem un īpašām profesionālām jomām, ar rūpīgu datu filtrēšanu un pārmērīgu paraugu ņemšanu [3].
GPT-4O-0513 apmācības dati un metodes
1. Multimodālās iespējas: GPT-4O ir apmācīts daudzveidīgā datu kopā, kas ietver lielu daudzumu vairāku valodu teksta ar ievērojamu daļu angļu datu. Tas atbalsta daudzmodālas ieejas, piemēram, tekstu, attēlus un audio [2] [3].
2. Apmācības metodes: GPT-4O nodarbina uzraudzītu precizēšanu, daudzpakāpju pastiprināšanas mācīšanos (RLHF) un daudzmodālu izlīdzināšanu. Tas ļauj tai izprast attiecības starp dažādiem informācijas veidiem, piemēram, teksta aprakstu saskaņošanu ar attēliem [2] [3].
3. Liela mēroga dati: modelis tiek apmācīts, izmantojot liela mēroga, augstas kvalitātes daudzmodālas datu kopas, lai uzlabotu tās dabiskās valodas apstrādi un daudzmodālu mijiedarbības iespējas. Tas izmanto visaptverošu apmācības metodi, lai vienmērīgi apmācītu dažādus datu veidus [2] [3].
4. Varbūtības paaudze: Atšķirībā no DeepSEEK-R1, GPT-4O ir varbūtības paaudzes modelis, kura pamatā ir transformatora arhitektūra. Tas ģenerē tekstu, prognozējot nākamā vārda vai rakstura varbūtības sadalījumu, nodrošinot saskaņotību un saprātīgumu [3].
Rezumējot, DeepSEEK-R1 koncentrējas uz spriešanas uzdevumiem, izmantojot pastiprināšanas mācīšanos, un ir optimizēts konkrētām valodām un jomām, savukārt GPT-4O uzsver visaptverošas multimodālas iespējas un ir apmācīta plašākā datu tipu un valodu klāstā.
Atsauces:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek--and-way
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explated-hoothing-you-need-to-know
[3.]
[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-depseek-r1-reasonmodelis
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/