Dữ liệu và phương pháp đào tạo cho Deepseek-R1 và GPT-4O-0513 khác nhau đáng kể ở một số khía cạnh:
DeepSeek-R1 Dữ liệu và phương pháp
1. Tập trung vào lý luận: Deepseek-R1 chủ yếu là một mô hình lý luận sử dụng học tập củng cố (RL) để tăng cường khả năng lý luận của nó. Nó bắt đầu với một mô hình cơ sở, Deepseek-V3, được điều chỉnh tinh chỉnh bằng cách sử dụng hàng ngàn ví dụ chất lượng cao để cải thiện sự rõ ràng và khả năng đọc [1] [4].
2. Quá trình đào tạo nhiều giai đoạn: Mô hình trải qua quá trình đào tạo nhiều giai đoạn:
-Tinh chỉnh ban đầu: Nó bắt đầu bằng việc điều chỉnh tinh chỉnh được giám sát trên một bộ dữ liệu nhỏ để thiết lập một nền tảng có cấu trúc.
- Học củng cố thuần túy: Điều này được theo sau bởi RL thuần túy để phát triển các kỹ năng lý luận mà không cần sự giám sát của con người.
- Lấy mẫu từ chối: Mô hình tạo ra dữ liệu tổng hợp bằng cách chọn các ví dụ tốt nhất từ các lần chạy RL trước đó, sau đó được hợp nhất với dữ liệu được giám sát.
- Giai đoạn RL cuối cùng: Mô hình trải qua một vòng RL khác qua các lời nhắc khác nhau để tăng cường tổng quát hóa [1] [3].
3. Trọng tâm ngôn ngữ: Deepseek-R1 Lite được tối ưu hóa đặc biệt cho các tài liệu ngôn ngữ Trung Quốc và các trường chuyên nghiệp cụ thể, với lọc dữ liệu tỉ mỉ và lấy mẫu quá mức [3].
GPT-4O-0513 Dữ liệu và phương pháp đào tạo
1. Khả năng đa phương thức: GPT-4O được đào tạo trên một bộ dữ liệu đa dạng bao gồm một lượng lớn văn bản đa ngôn ngữ, với một tỷ lệ đáng kể dữ liệu tiếng Anh. Nó hỗ trợ các đầu vào đa phương thức như văn bản, hình ảnh và âm thanh [2] [3].
2. Phương pháp đào tạo: GPT-4O sử dụng tinh chỉnh được giám sát, học củng cố nhiều giai đoạn (RLHF) và liên kết đa phương thức. Điều này cho phép nó hiểu được mối quan hệ giữa các hình thức thông tin khác nhau, chẳng hạn như sắp xếp các mô tả văn bản với hình ảnh [2] [3].
3. Dữ liệu quy mô lớn: Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu đa phương thức quy mô lớn, chất lượng cao để tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng tương tác đa phương thức của nó. Nó sử dụng một phương pháp đào tạo từ đầu đến cuối để đào tạo thống nhất các phương thức dữ liệu khác nhau [2] [3].
4. Tạo xác suất: Không giống như DeepSeek-R1, GPT-4O là mô hình tạo xác suất dựa trên kiến trúc máy biến áp. Nó tạo ra văn bản bằng cách dự đoán phân phối xác suất của từ hoặc ký tự tiếp theo, đảm bảo sự gắn kết và tính hợp lý [3].
Tóm lại, Deepseek-R1 tập trung vào các nhiệm vụ lý luận bằng cách sử dụng học tập củng cố và được tối ưu hóa cho các ngôn ngữ và miền cụ thể, trong khi GPT-4O nhấn mạnh các khả năng đa phương thức toàn diện và được đào tạo trên một phạm vi rộng hơn của các loại dữ liệu và ngôn ngữ.
Trích dẫn:
[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-know
[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-reasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/