Deepseek-R1 ve GPT-4O-0513 için eğitim verileri ve yöntemleri çeşitli yönlerde önemli ölçüde farklılık gösterir:
Deepseek-R1 Eğitim Verileri ve Yöntemleri
1. Akıl yürütmeye odaklanın: Deepseek-R1 öncelikle akıl yürütme yeteneklerini artırmak için takviye öğrenimi (RL) kullanan bir akıl yürütme modelidir. Netliği ve okunabilirliği artırmak için binlerce yüksek kaliteli örnek kullanılarak ince ayarlanmış bir temel model olan Deepseek-V3 ile başlar [1] [4].
2. Çok aşamalı eğitim süreci: Model çok aşamalı bir eğitim sürecine uğrar:
-İlk ince ayar: Yapılandırılmış bir temel oluşturmak için küçük bir veri kümesinde denetimli ince ayar ile başlar.
- Saf takviye öğrenimi: Bunu, insan gözetimi olmadan akıl yürütme becerilerini geliştirmek için saf RL izler.
- Reddetme Örnekleme: Model, önceki RL çalışmalarından en iyi örnekleri seçerek sentetik veriler üretir ve bunlar daha sonra denetimli verilerle birleştirilir.
- Son RL aşaması: Model, genellemeyi arttırmak için çeşitli istemler arasında başka bir RL turuna girer [1] [3].
3. Dil Odağı: Deepseek-R1 Lite, özellikle Çince dil malzemeleri ve belirli profesyonel alanlar için optimize edilmiştir, titiz veri filtreleme ve aşırı örnekleme ile [3].
GPT-4O-0513 Eğitim Verileri ve Yöntemleri
1. Multimodal yetenekler: GPT-4O, önemli miktarda İngilizce verisi ile büyük miktarda çok dilli metin içeren çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Metin, görüntüler ve ses gibi çok modlu girişleri destekler [2] [3].
2. Eğitim Yöntemleri: GPT-4O, denetimli ince ayar, çok aşamalı takviye öğrenimi (RLHF) ve çok modlu hizalama kullanır. Bu, metin açıklamalarını görüntülerle hizalama gibi farklı bilgi biçimleri arasındaki ilişkileri anlamasını sağlar [2] [3].
3. Büyük ölçekli veriler: Model, doğal dil işleme ve çok modlu etkileşim yeteneklerini geliştirmek için büyük ölçekli, yüksek kaliteli çok modlu veri kümeleri kullanılarak eğitilmiştir. Farklı veri yöntemlerini eşit şekilde eğitmek için uçtan uca bir eğitim yöntemi kullanır [2] [3].
4. Olasılıksal Üretim: Deepseek-R1'in aksine, GPT-4O, transformatör mimarisine dayanan olasılıksal bir üretim modelidir. Bir sonraki kelimenin veya karakterin olasılık dağılımını tahmin ederek, tutarlılık ve mantıklılık sağlayarak metin üretir [3].
Özetle, Deepseek-R1, takviye öğrenimi kullanarak akıl yürütme görevlerine odaklanır ve belirli diller ve alanlar için optimize edilirken, GPT-4O kapsamlı multimodal yetenekleri vurgular ve daha geniş bir veri türü ve dil yelpazesi üzerinde eğitilir.
Alıntılar:
[1] https://www.vellum.ai/blog/the-fainta-feepseek-r1-and-to-to-use-it
[2] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpt-4o-splained-estything-tou-need-to-nown
[3] https://cciedump.spoto.net/newblog/difference-beton-depseek-r1-and-gpt-4o:-unding-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-weasoning-model
[8] https://openai.com/index/hello-gpt-4o/