Deepseek-R1 เก่งในงานการใช้เหตุผลหลายประการเมื่อเทียบกับคำสั่ง R (ส.ค. 2024) แสดงความสามารถที่แข็งแกร่งในการอนุมานเชิงตรรกะการให้เหตุผลที่ใช้ในห่วงโซ่และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ นี่คือบางพื้นที่เฉพาะที่ Deepseek-R1 แสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่า:
1. การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์: Deepseek-R1 บรรลุความแม่นยำสูงในงานการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตรรกะที่เป็นทางการและพีชคณิตนามธรรม มันมีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นอื่น ๆ เช่น OpenAI ของ OPEA ในการระบุข้อสรุปที่ถูกต้องจากข้อโต้แย้งที่กำหนดและการจัดการงานการแก้ปัญหาตามกฎที่ซับซ้อน [3] [4] ในทางตรงกันข้ามคำสั่ง R (ส.ค. 2024) ถูกบันทึกไว้สำหรับความสามารถในการสร้างการเรียกคืนหลายภาษา แต่ไม่ได้เน้นการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์โดยเฉพาะเป็นจุดแข็ง
2. การอนุมานเชิงตรรกะและการแก้ปัญหา: สถาปัตยกรรมของ Deepseek-R1 ซึ่งรวมการเรียนรู้การเสริมแรงเข้ากับการปรับแต่งแบบควบคุมดูแลช่วยให้สามารถค้นพบตัวเองและปรับแต่งกลยุทธ์การใช้เหตุผลเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้ทำให้มันเชี่ยวชาญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องมีการอนุมานเชิงตรรกะและการแก้ปัญหาทีละขั้นตอน [7] [9] ในขณะที่คำสั่ง R (ส.ค. 2024) เก่งในงานรหัสและคณิตศาสตร์ประสิทธิภาพในการอนุมานเชิงตรรกะไม่ได้เน้นอย่างเด่นชัด
3. การใช้เหตุผลในห่วงโซ่: Deepseek-R1 ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยแบ่งออกเป็นขั้นตอนคล้ายกับกระบวนการให้เหตุผลของมนุษย์ วิธีการนี้ช่วยให้สามารถให้บริการโซลูชั่นที่โปร่งใสและเข้าใจได้มากขึ้นซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในงานที่ต้องมีคำอธิบายโดยละเอียด [9] Command R (Aug 2024) ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การใช้เหตุผลในแง่มุมนี้
4. การตัดสินใจแบบเรียลไทม์: ความสามารถของแบบจำลองในการปรับแต่งกลยุทธ์การใช้เหตุผลผ่านการเรียนรู้การเสริมแรงยังทำให้เหมาะสำหรับงานการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ความสามารถนี้เน้นน้อยลงในคำสั่ง R (ส.ค. 2024) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างและใช้เครื่องมือในการเรียกคืนและการใช้เครื่องมือ [7]
5. ประสิทธิภาพของเกณฑ์มาตรฐาน: Deepseek-R1 บรรลุอัตราการผ่านที่สูงขึ้นตามมาตรฐาน MMLU เมื่อเทียบกับคำสั่ง R (ส.ค. 2024) โดยมีคะแนน 90.8% เทียบกับ 67% สำหรับคำสั่ง R [5] นอกจากนี้ Deepseek-R1 ทำงานได้ดีบนเกณฑ์มาตรฐาน MMLU-PRO ด้วยคะแนนการจับคู่ที่แน่นอน 84% แม้ว่าประสิทธิภาพของคำสั่ง R ในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะนี้ไม่สามารถใช้ได้ [5]
โดยรวมในขณะที่ทั้งสองรุ่นมีจุดแข็งของพวกเขา DEEPSEEK-R1 นั้นมีการบันทึกโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนทางคณิตศาสตร์และตรรกะ
การอ้างอิง:
[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-overview-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