DeepSeek-R1 vyniká v niekoľkých úlohách zdôvodnenia v porovnaní s príkazom R (august 2024), čo predstavuje svoje silné schopnosti v logickom inferencii, zdôvodnení reťazca a rozhodovania v reálnom čase. Tu je niekoľko konkrétnych oblastí, v ktorých Deepseek-R1 demonštruje vynikajúci výkon:
1. Matematické zdôvodnenie: Deepseek-R1 neustále dosahuje vysokú presnosť v úlohách matematického uvažovania, najmä vo formálnej logike a abstraktnej algebre. Prevyšuje ďalšie modely, ako je Openaj's O1, pri identifikácii správnych záverov z daných argumentov a zaobchádzaní s komplexnými úlohami riešenia problémov založených na pravidlách [3] [4]. Naopak, príkaz R (august 2024) je zaznamenaný pre jeho viacjazyčné schopnosti generácie, ktoré sa utiahli, ale konkrétne nezdôrazňuje matematické zdôvodnenie ako silnú stránku.
2. Logická inferencia a riešenie problémov: Architektúra Deepseek-R1, ktorá kombinuje posilňovacie vzdelávanie s pod dohľadom doladenia, mu umožňuje sebaobjavenie a vylepšiť stratégie zdôvodnenia v priebehu času. Vďaka tomu je obzvlášť zrejmé pri úlohách, ktoré si vyžadujú logickú inferenciu a postupné riešenie problémov [7] [9]. Zatiaľ čo príkaz R (august 2024) vyniká v kódoch a matematických úlohách, jeho výkon v logickej inferencii nie je tak výrazne zvýraznený.
3. Reťazové zdôvodnenie: Deepseek-R1 je navrhnutý tak, aby vyriešil zložité problémy tým, že ich rozdelí do krokov, podobne ako procesy ľudského zdôvodnenia. Tento prístup umožňuje poskytovať transparentnejšie a zrozumiteľnejšie riešenia, čo je významná výhoda pri úlohách, ktoré si vyžadujú podrobné vysvetlenia [9]. Príkaz R (august 2024) sa konkrétne nezameriava na tento aspekt zdôvodnenia.
4. Rozhodovanie v reálnom čase: Schopnosť modelu vylepšiť svoje stratégie zdôvodnenia prostredníctvom posilňovacieho vzdelávania je tiež vhodná pre rozhodovacie úlohy v reálnom čase. Táto schopnosť je menej zdôraznená príkazom R (august 2024), ktorý sa viac zameriava na generovanie a použitie nástrojov na vyhľadávanie [7].
5. Výkon na benchmarkoch: Deepseek-R1 dosahuje vyššiu mieru priechodu na meradle MMLU v porovnaní s príkazom R (august 2024), so skóre 90,8% oproti 67% pre príkaz R [5]. Ďalej, Deepseek-R1 funguje dobre v referenčnej hodnote MMLU-Pro s 84% presným skóre zhody, hoci výkon príkazu R v tejto konkrétnej referenčnej hodnote nie je k dispozícii [5].
Celkovo, zatiaľ čo obidva modely majú svoje silné stránky, Deepseek-R1 je obzvlášť známy pre svoje pokročilé schopnosti zdôvodnenia, najmä v matematických a logických doménach.
Citácie:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-model-wow-and-how-it------------------ranks-against-openais-o1
[5] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[6] https://sectors.app/bulletin/deepseek
[7] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64up9/model_comparision_in_advent_of_code_2024/
[9] https://www.ibm.com/think/news/deepseek-r1-ai