A DeepSeek-R1 és a GPT-4O-0513 képzési adatai és módszerei számos szempontból szignifikánsan különböznek:
Mély-R1 képzési adatok és módszerek
1. Összpontosítson az érvelésre: A DeepSeek-R1 elsősorban egy érvelési modell, amely a megerősítő tanulást (RL) használja az érvelési képességek javításához. Egy alapmodelltel kezdődik, a DeepSeek-V3-val, amelyet finoman hangolnak, több ezer kiváló minőségű példát használva az egyértelműség és az olvashatóság javítása érdekében [1] [4].
2. többlépcsős képzési folyamat: A modell többlépcsős képzési folyamaton megy keresztül:
-Kezdeti finomhangolás: A felügyelt finomhangolással kezdődik egy kis adatkészleten egy strukturált alap létrehozása érdekében.
- Tiszta megerősítés tanulás: Ezt a Pure RL követi az érvelési készségek fejlesztésére emberi felügyelet nélkül.
- Elutasító mintavétel: A modell szintetikus adatokat generál az előző RL -futások legjobb példáinak kiválasztásával, amelyeket azután egyesülnek a felügyelt adatokkal.
- Végső RL stádium: A modell egy újabb RL körön megy keresztül a különféle utasítások során az általánosítás fokozására [1] [3].
3. Nyelvi fókusz: A mélyszék-R1 Lite különösen a kínai nyelvű anyagokhoz és a speciális szakmákhoz optimalizálva van, aprólékos adatszűréssel és túlmintavételekkel [3].
GPT-4O-0513 Képzési adatok és módszerek
1. multimodális képességek: A GPT-4O-t egy változatos adatkészleten képzik, amely nagy mennyiségű többnyelvű szöveget tartalmaz, az angol adatok jelentős részével. Támogatja a multimodális bemeneteket, például a szöveget, a képeket és az audio [2] [3].
2. Képzési módszerek: A GPT-4O felügyelt finomhangolást, többlépcsős megerősítési tanulást (RLHF) és multimodális igazítást alkalmaz. Ez lehetővé teszi, hogy megértse az információk különböző formái közötti kapcsolatokat, például a szöveges leírásokhoz való igazításhoz [2] [3].
3. nagyszabású adatok: A modellt nagyszabású, kiváló minőségű multimodális adatkészletek felhasználásával képzik, hogy javítsák a természetes nyelvfeldolgozási és multimodális interakciós képességeit. Teljes körű edzési módszert alkalmaz az adatok különböző modalitásainak egyenletes kiképzésére [2] [3].
4. valószínűségi generáció: A DeepSeek-R1-rel ellentétben a GPT-4O egy valószínűségi generációs modell, amely a transzformátor architektúrán alapul. Szöveget generál a következő szó vagy karakter valószínűségi eloszlásának előrejelzésével, biztosítva a koherenciát és az ésszerűséget [3].
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 a megerősítő tanulást használó feladatok érvelésére összpontosít, és meghatározott nyelvekre és tartományokra van optimalizálva, míg a GPT-4O az átfogó multimodális képességeket hangsúlyozza, és az adattípusok és nyelvek szélesebb körében képzett.
Idézetek:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-thraining-of-deepseek-r1-and-ways-touse-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-explain-everythththing-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betweepseek-r1-d-gpt-4o:--almulasztási-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-reason-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/