A DeepSeek-R1 számos érvelési feladatban kiemelkedik az R parancshoz képest (2024 augusztus), megmutatva annak erős képességeit a logikai következtetésekben, a gondolkodási érvelésben és a valós idejű döntéshozatalban. Íme néhány konkrét terület, ahol a DeepSeek-R1 kiváló teljesítményt mutat:
1. Matematikai érvelés: A DeepSeek-R1 következetesen nagy pontosságot ér el a matematikai érvelési feladatokban, különösen a formális logikában és az absztrakt algebrában. Ez felülmúlja a többi modellt, mint például az Openai O1, a megadott érvekből származó helyes következtetések azonosításában és a komplex szabály-alapú problémamegoldó feladatok kezelésében [3] [4]. Ezzel szemben az R parancsnok (2024 augusztus) a többnyelvű visszakereséssel ellátott generációs képességek miatt szerepel, de nem hangsúlyozza kifejezetten a matematikai érvelést, mint erős pontot.
2. logikai következtetés és problémamegoldás: A DeepSeek-R1 architektúrája, amely ötvözi a megerősítés tanulását a felügyelt finomhangolással, lehetővé teszi az indoklási stratégiák önfelfedezését és finomítását az idő múlásával. Ez különösen ügyessé teszi a logikai következtetést és a lépésről lépésre történő problémamegoldást igénylő feladatoknál [7] [9]. Míg az R parancsnok (2024 augusztus) kiemelkedik a kód- és matematikai feladatokban, a logikai következtetésekben való teljesítménye nem olyan kiemelkedően kiemelkedik.
3. A gondolatlánc érvelése: A DeepSeek-R1 célja az összetett problémák megoldása azáltal, hogy lépésekre bontja őket, hasonlóan az emberi érvelési folyamatokhoz. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy átláthatóbb és érthetőbb megoldásokat kínáljon, ami jelentős előnyt jelent a részletes magyarázatokat igénylő feladatokban [9]. Az R parancsnok (2024 augusztus) nem összpontosít kifejezetten az érvelés ezen aspektusára.
4. valós idejű döntéshozatal: A modell képessége, hogy a megerősítés tanulásával finomítsa érvelési stratégiáit, szintén alkalmassá teszi a valós idejű döntéshozatali feladatokra. Ezt a képességet kevésbé hangsúlyozzák az R parancsnok (2024 augusztus), amely inkább a visszakeresési generációra és az eszközhasználatra összpontosít [7].
5. Teljesítmény a referenciaértékeken: A DeepSeek-R1 magasabb átadási arányt ér el az MMLU referenciaértékén, mint az R parancs (2024 augusztus), 90,8% -os pontszámmal, szemben az R parancs 67% -ával. Ezenkívül a DeepSeek-R1 jól teljesít az MMLU-PRO referenciaértékén, 84% -os pontos mérkőzés pontszámmal, bár a Command R teljesítménye ezen a specifikus referenciaértéken nem érhető el [5].
Összességében, bár mindkét modellnek megvan az erőssége, a DeepSeek-R1-t különösen a fejlett érvelési képességeire, különösen a matematikai és logikai területeken.
Idézetek:
[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--model-overview-and-how-it-tanks-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