Podatki in metode usposabljanja za Deepseek-R1 in GPT-4O-0513 se v več vidikih bistveno razlikujejo:
Deepseek-R1 Podatki in metode usposabljanja
1. Osredotočenost na sklepanje: Deepseek-R1 je predvsem model sklepanja, ki uporablja učenje okrepitve (RL) za izboljšanje svojih zmožnosti sklepanja. Začne se z osnovnim modelom, Deepseek-V3, ki je natančno prilagojen z uporabo tisoč kakovostnih primerov za izboljšanje jasnosti in berljivosti [1] [4].
2. Proces usposabljanja v večstopenjskih stopnjah: Model je v večstopenjskem postopku usposabljanja:
-Začetno natančno nastavitev: začne se z nadzorovanim natančnim nastavitvijo na majhnem naboru podatkov, da se vzpostavi strukturirani temelj.
- Čisto učenje okrepitve: Sledi čisti RL za razvoj veščin sklepanja brez človeškega nadzora.
- Vzorčenje zavrnitve: Model ustvarja sintetične podatke z izbiro najboljših primerov iz prejšnjih RL, ki se nato združijo z nadzorovanimi podatki.
- Končna RL faza: Model je v raznolikem pozivu za izboljšanje posploševanja [1] [3].
3. Jezikovna osredotočenost: Deepseek-R1 Lite je še posebej optimiziran za gradivo kitajskega jezika in specifična profesionalna polja, s natančnim filtriranjem podatkov in prekomernim vzorcem [3].
GPT-4O-0513 Podatki in metode usposabljanja
1. Multimodalne zmogljivosti: GPT-4O je usposobljen na raznolikem naboru podatkov, ki vključuje veliko količino več jezikovnega besedila, z znatnim deležem angleških podatkov. Podpira multi-modalne vhode, kot so besedilo, slike in zvok [2] [3].
2. Metode usposabljanja: GPT-4O uporablja nadzorovano natančno nastavitev, večstopenjsko učenje okrepitve (RLHF) in več-modalno poravnavo. To mu omogoča, da razume razmerja med različnimi oblikami informacij, kot je uskladitev opisov besedila s slikami [2] [3].
3. Obsežni podatki: Model je usposobljen z obsežnimi, visokokakovostnimi multi-modalnimi nabori za izboljšanje njegovih zmogljivosti za obdelavo naravnega jezika in več modalnih interakcij. Uporablja metodo usposabljanja od konca do konca za enakomerno usposabljanje različnih načinov podatkov [2] [3].
4. Verjetnost generacije: GPT-4O je za razliko od Deepseek-R1 verjetnostni model generacije, ki temelji na arhitekturi transformatorjev. Besedilo ustvari tako, da napoveduje porazdelitev verjetnosti naslednje besede ali znaka, s čimer zagotavlja skladnost in razumnost [3].
Če povzamemo, se Deepseek-R1 osredotoča na sklepanje nalog z uporabo okrepljenega učenja in je optimiziran za določene jezike in domene, medtem ko GPT-4O poudarja celovite multimodalne zmogljivosti in je usposobljen na širšem krogu podatkov in jezikov.
Navedbe:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-it-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explained-everything-you-need-to-vedo
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-between-deepseek-r1-and-gpt-4o:-underlying-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-Resoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/