Дані про навчання та методи для DeepSeek-R1 та GPT-4-0513 значно відрізняються в декількох аспектах:
Дані та методи DeepSeek-R1
1. Зосередьтеся на міркуванні: DeepSeek-R1-це насамперед модель міркувань, яка використовує підкріплювальне навчання (RL) для покращення своїх можливостей міркувань. Він починається з базової моделі, DeepSeek-V3, який тонко налаштований, використовуючи тисячі високоякісних прикладів для підвищення чіткості та читабельності [1] [4].
2. Багатоступеневий навчальний процес: модель проходить багатоступеневий навчальний процес:
-Початкова тонка настройка: Починається з контрольованої тонкої настройки на невеликому наборі даних для встановлення структурованої основи.
- Чисте навчання підкріплення: Далі йде чистий RL для розвитку навичок міркувань без нагляду людини.
- Вибірка відхилення: Модель генерує синтетичні дані, вибираючи найкращі приклади з попередніх RL -запусків, які потім об'єднуються з контрольованими даними.
- Заключний етап RL: Модель зазнає чергового раунду RL через різноманітні підказки для посилення узагальнення [1] [3].
3. Мовна фокус: DeepSeek-R1 Lite особливо оптимізований для китайських мовних матеріалів та конкретних професійних галузей, з ретельною фільтруванням даних та перенапруженням [3].
GPT-4o-0513 Навчальні дані та методи
1. Мультимодальні можливості: GPT-4O проходить навчання на різноманітному наборі даних, що включає велику кількість багатомовного тексту, зі значною часткою англійських даних. Він підтримує багатомодальні входи, такі як текст, зображення та аудіо [2] [3].
2. Методи навчання: GPT-4O використовує контрольну тонку настройку, багатоступеневе підкріплення (RLHF) та багатомодальне вирівнювання. Це дозволяє йому зрозуміти взаємозв'язки між різними формами інформації, такими як вирівнювання описів тексту із зображеннями [2] [3].
3. Масштабні дані: Модель проходить навчання за допомогою масштабних високоякісних багатомодальних наборів даних для покращення його природної обробки мови та багатомодальних можливостей взаємодії. Він використовує метод навчання в кінці до кінця для рівномірного підготовки різних способів даних [2] [3].
4. Імовірнісне покоління: на відміну від DeepSeek-R1, GPT-4O-це ймовірнісна модель покоління, заснована на архітектурі трансформатора. Він генерує текст шляхом прогнозування розподілу ймовірності наступного слова чи символу, забезпечуючи узгодженість та розумність [3].
Підсумовуючи це, DeepSeek-R1 фокусується на міркувальних завданнях з використанням підкріплення та оптимізовано для конкретних мов та доменів, тоді як GPT-4O підкреслює всебічні багатомодальні можливості та проходить навчання на більш широкому діапазоні типів даних та мов.
Цитати:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4oexplained-everything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betweend-deepseek-r1-and-gpt-4o:-onderlying-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-rasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/