Deepseek-R1 ir GPT-4O-0513 mokymo duomenys ir metodai keliais aspektais labai skiriasi:
„Deepseek-R1“ mokymo duomenys ir metodai
1. Dėmesys samprotavimui: „Deepseeek-R1“ pirmiausia yra samprotavimo modelis, kuris naudoja armatūros mokymąsi (RL), kad padidintų jo samprotavimo galimybes. Tai prasideda nuo pagrindinio modelio „Deepseeek-V3“, kuris yra tiksliai sureguliuotas naudojant tūkstančius aukštos kokybės pavyzdžių, siekiant pagerinti aiškumą ir skaitomumą [1] [4].
2. Kelių pakopų mokymo procesas: Modelis vykdo kelių pakopų mokymo procesą:
-Pradinis tobulinimas: jis prasideda prižiūrimu, prižiūrimu mažame duomenų rinkinyje, kad būtų sukurtas struktūrinis pagrindas.
- Gryno sustiprinimo mokymasis: Po to seka gryna RL, kad būtų ugdomi samprotavimo įgūdžiai be žmogaus priežiūros.
- Atmetimo atranka: modelis generuoja sintetinius duomenis, pasirinkdamas geriausius ankstesnių RL bandymų pavyzdžius, kurie vėliau sujungta su prižiūrimais duomenimis.
- Galutinis RL etapas: modelis patiria dar vieną RL raundą įvairiuose raginimuose, siekiant sustiprinti apibendrinimą [1] [3].
3. Kalbos dėmesys: „Deepseek-R1 Lite“ yra ypač optimizuotas kinų kalbos medžiagai ir konkrečioms profesionalioms sritims, kruopščiai filtruojant ir per daug mėgdžiojant [3].
GPT-4O-0513 Mokymo duomenys ir metodai
1. Multimodalinės galimybės: GPT-4o yra mokomas įvairialypio duomenų rinkinio, kuriame yra didelis kiekis daugiapakopio teksto, kuriame yra nemaža dalis anglų kalbos duomenų. Tai palaiko daugiareikšmius įvestis, tokias kaip tekstas, vaizdai ir garsas [2] [3].
2. Treniruotės metodai: GPT-4o naudojasi prižiūrimu tobulinamu, daugiapakopio stiprinimo mokymu (RLHF) ir daugiamodiniu suderinimu. Tai leidžia suprasti ryšius tarp skirtingų informacijos formų, pavyzdžiui, suderinti teksto aprašymus su vaizdais [2] [3].
3. Didelio masto duomenys: Modelis mokomas naudojant didelio masto, aukštos kokybės daugiarodalinius duomenų rinkinius, siekiant pagerinti jo natūralų kalbų apdorojimą ir daugiarodalines sąveikos galimybes. Jis naudoja mokymo metodą galutiniu iki galo, kad vienodai mokytų skirtingus duomenų būdus [2] [3].
4. Tikimybinė karta: skirtingai nei „Deepseek-R1“, „GPT-4o“ yra tikimybinis kartos modelis, pagrįstas „Transformerio architektūra“. Tai generuoja tekstą prognozuodamas kito žodžio ar simbolio tikimybės pasiskirstymą, užtikrindamas darną ir pagrįstumą [3].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-R1“ daugiausia dėmesio skiria samprotavimo užduotims, naudojant armatūros mokymąsi, ir yra optimizuotas konkrečioms kalboms ir sritims, o GPT-4o pabrėžia išsamias multimodalines galimybes ir yra mokomas platesnio duomenų tipų ir kalbų.
Citatos:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it
[2] https://www.techtarget.com/whatnis/feature/GPT-4o-Explained-EveryThing-you-Beed-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-kiploving-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-reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/