ข้อมูลการฝึกอบรมของ Deepseek-R1 แตกต่างจาก GPT-4O-0513 อย่างไร

ข้อมูลและวิธีการฝึกอบรม DeepSeek-R1

1. มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผล: Deepseek-R1 เป็นรูปแบบการใช้เหตุผลที่ใช้การเรียนรู้การเสริมแรง (RL) เป็นหลักเพื่อเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผล มันเริ่มต้นด้วยแบบจำลองพื้นฐาน Deepseek-V3 ซึ่งได้รับการปรับแต่งโดยใช้ตัวอย่างคุณภาพสูงหลายพันตัวอย่างเพื่อปรับปรุงความชัดเจนและความสามารถในการอ่าน [1] [4]

2. กระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอน: โมเดลผ่านกระบวนการฝึกอบรมหลายขั้นตอน:
-การปรับจูนเริ่มต้น: เริ่มต้นด้วยการปรับแต่งการปรับแต่งในชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อสร้างรากฐานที่มีโครงสร้าง
- การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างบริสุทธิ์: ตามด้วย RL บริสุทธิ์เพื่อพัฒนาทักษะการใช้เหตุผลโดยไม่มีการดูแลของมนุษย์
- การสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธ: โมเดลสร้างข้อมูลสังเคราะห์โดยเลือกตัวอย่างที่ดีที่สุดจากการรัน RL ก่อนหน้านี้ซึ่งจะถูกรวมเข้ากับข้อมูลภายใต้การดูแล
- ขั้นตอนสุดท้าย RL: โมเดลผ่าน RL อีกรอบหนึ่งในการแจ้งเตือนที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวางนัยทั่วไป [1] [3]

3. การโฟกัสภาษา: Deepseek-R1 Lite ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวัสดุภาษาจีนและสาขาวิชาชีพเฉพาะด้วยการกรองข้อมูลที่พิถีพิถันและการสุ่มตัวอย่างมากเกินไป [3]

GPT-4O-0513 ข้อมูลและวิธีการฝึกอบรม

1. ความสามารถหลายอย่าง: GPT-4O ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งมีข้อความหลายภาษาจำนวนมากพร้อมสัดส่วนที่สำคัญของข้อมูลภาษาอังกฤษ รองรับอินพุตหลายโมดอลเช่นข้อความรูปภาพและเสียง [2] [3]

2. วิธีการฝึกอบรม: GPT-4O ใช้การปรับแต่งการเรียนรู้การเสริมแรงแบบหลายขั้นตอน (RLHF) และการจัดตำแหน่งแบบหลายโมดอล สิ่งนี้ช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ เช่นการจัดเรียงคำอธิบายข้อความกับรูปภาพ [2] [3]

3. ข้อมูลขนาดใหญ่: แบบจำลองได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลหลายรูปแบบที่มีคุณภาพสูงเพื่อปรับปรุงการประมวลผลภาษาตามธรรมชาติและความสามารถในการโต้ตอบแบบหลายโหมด มันใช้วิธีการฝึกอบรมแบบ end-to-end เพื่อฝึกฝนข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างสม่ำเสมอ [2] [3]

4. การสร้างความน่าจะเป็น: ซึ่งแตกต่างจาก Deepseek-R1, GPT-4O เป็นแบบจำลองการสร้างความน่าจะเป็นตามสถาปัตยกรรมหม้อแปลง มันสร้างข้อความโดยการทำนายการกระจายความน่าจะเป็นของคำหรือตัวละครถัดไปทำให้มั่นใจได้ว่าการเชื่อมโยงและความสมเหตุสมผล [3]

โดยสรุป Deepseek-R1 มุ่งเน้นไปที่งานการใช้เหตุผลโดยใช้การเรียนรู้การเสริมแรงและได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาและโดเมนที่เฉพาะเจาะจงในขณะที่ GPT-4O เน้นความสามารถที่หลากหลายหลายรูปแบบและได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับประเภทข้อมูลและภาษาที่กว้างขึ้น

การอ้างอิง:
[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-averything-you-need-to-know
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-betwine-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/