DeepSEEK-R1 ja GPT-4O-0513 koolitusandmed ja meetodid erinevad märkimisväärselt mitmes aspektis:
Deepseek-R1 koolitusandmed ja meetodid
1. Keskenduge arutluskäigule: Deepseek-R1 on peamiselt mõttekäik, mis kasutab tugevdusõpet (RL) oma mõttekäikude suurendamiseks. See algab baasmudeliga Deepseek-V3, mis on peenhäälestatud tuhandete kvaliteetsete näidete abil selguse ja loetavuse parandamiseks [1] [4].
2. mitmeastmeline treeningprotsess: mudel läbib mitmeastmelise treeningprotsessi:
-Esialgne peenhäälestamine: see algab juhendatud peenhäälestamisega väikeses andmestikus, et luua struktureeritud vundament.
- Puhas tugevdusõpe: sellele järgneb puhas RL, et arendada mõttekäiguoskusi ilma inimese järelevalveta.
- Tagasilükkamise proovivõtt: mudel genereerib sünteetilisi andmeid, valides parimad näited eelmistest RL -käikudest, mis seejärel liidetakse juhendatud andmetega.
- Viimane RL -etapp: mudel läbib järjekordse RL -vooru erinevates viipades üldistuse suurendamiseks [1] [3].
3. Keele fookus: Deepseek-R1 Lite on eriti optimeeritud hiina keele materjalide ja konkreetsete professionaalsete valdkondade jaoks koos hoolika andmete filtreerimise ja üleprooviga [3].
GPT-4O-0513 koolituse andmed ja meetodid
1. Multimodaalsed võimalused: GPT-4O on koolitatud mitmekesisel andmestikul, mis sisaldab suures koguses mitmekeelset teksti, millel on märkimisväärne osa ingliskeelsetest andmetest. See toetab mitmekülgseid sisendeid nagu tekst, pildid ja heli [2] [3].
2. Koolitusmeetodid: GPT-4O kasutab juhendatud peenhäälestamist, mitmeastmelist tugevdamise õppimist (RLHF) ja mitmeliigilist joondamist. See võimaldab tal mõista seoseid erinevate teabevormide vahel, näiteks teksti kirjelduste joondamine piltidega [2] [3].
3. suuremahulised andmed: mudelit koolitatakse suuremahuliste ja kvaliteetsete mitmeliigiliste andmekogumite abil, et täiustada selle loomulikku keele töötlemist ja mitmeliigilist interaktsiooni võimalusi. Andmete erinevate mooduste ühtlaseks koolitamiseks kasutab see otsast lõpuni treeningmeetodit [2] [3].
4. tõenäosuslik genereerimine: erinevalt Deepseek-R1-st on GPT-4O tõenäosuslik genereerimismudel, mis põhineb trafo arhitektuuril. See genereerib teksti, ennustades järgmise sõna või iseloomu tõenäosusjaotust, tagades sidususe ja mõistlikkuse [3].
Kokkuvõtlikult keskendub DeepSEEK-R1 tugevdusõpet kasutavate põhjendamistele ning on optimeeritud konkreetsete keelte ja domeenide jaoks, samas kui GPT-4O rõhutab põhjalikke multimodaalseid võimalusi ning koolitatakse laiemaid andmetüüpe ja keelte valikut.
Tsitaadid:
]
]
]
[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
]
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/