DeepSeek-R1 a Command R jsou pokročilé modely velkých jazyků (LLM) navržené tak, aby řešily složité úkoly, ale přistupují k řešení problémů odlišně, zejména pokud jde o systémy založené na pravidlech.
DeepSeek-R1 přístup k řešení problémů založených na pravidlech
DeepSeek-R1 je speciálně navržen tak, aby vynikl ve strukturovaném uvažování a řešení problémů, využíval učení vyztužení (RL) pro rozvoj jeho schopností. Používá systém odměn založený na pravidlech k vyhodnocení správnosti svých kroků uvažování, což pomáhá v průběhu času upřesnit jeho strategie řešení problémů. Tento model je obzvláště zběhlý v úkolech vyžadujících pokročilé uvažování, jako jsou matematické a logické uvažování, výzvy kódování a vědecká analýza.
Architektura DeepSeek-R1 zahrnuje funkce, jako jsou strategie pro latentní pozornost a vyvažování zátěže, které umožňují efektivní inferenci a vysoký výkon v různých úkolech. Schopnost modelu zaměřit se na různé části vstupu současně zvyšuje jeho schopnost učit se složité vzorce a vztahy, což je vhodné pro zpracování složitých systémů založených na pravidlech.
DeepSeek-R1 navíc využívá proces uvažování, kde před poskytnutím konečné odpovědi generuje střední kroky. Tento přístup mu umožňuje napodobit uvažování podobné člověku rozdělením složitých problémů na zvládnutelné dílčí kroky a dobře se vyrovnává s metodikami řešení problémů založené na pravidlech.
Přikazuje přístup R k řešení problémů založených na pravidlech
Příkaz R, na druhé straně, je vylepšen vícejazyčným vyhledávacím generací (RAG) a možnostmi použití nástrojů. I když vyniká v matematických, kódových a uvažovacích úkolech, jeho primární silné stránky spočívají v jeho schopnosti generovat text na základě externího získávání znalostí a integraci nástrojů. Příkaz R se konkrétně nezaměřuje na systémy založené na pravidlech stejným způsobem, jak to dělá DeepSeek-R1, protože je více zaměřen na využití externích informací pro zvýšení svých odpovědí.
Výkon příkazu R při řešení problémů založených na pravidlech je konkurenceschopný, ale výslovně nevyužívá systém odměn založený na pravidlech, jako je DeepSeek-R1. Místo toho se spoléhá na své schopnosti RAG, aby začlenily relevantní informace z externích zdrojů, které mohou nepřímo pomoci při řešení složitých problémů poskytnutím dalšího kontextu nebo dat.
Porovnání řešení složitých řešení problémů založené na pravidlech
-Posilovací učení a systémy založené na pravidlech: DeepSeek-R1 se specializuje na zpracování složitých systémů založených na pravidlech kvůli rozsáhlému použití učení zesílení a mechanismu odměny založené na pravidlech. To mu umožňuje autonomně zdokonalovat své strategie uvažování, což je obzvláště efektivní v úkolech, které vyžadují strukturované řešení problémů.
- Výkon a specializace: Zatímco příkaz r funguje dobře v úkolech uvažování, jeho silné stránky jsou více sladěny s využitím externích znalostí a integrace nástrojů. DeepSeek-R1 je však speciálně navržen tak, aby vynikal v úkolech, které vyžadují hluboké schopnosti uvažování a řešení problémů.
- Náklady a dostupnost: Příkaz R je výrazně levnější než DeepSeek-R1 pro vstupní i výstupní tokeny, což by mohlo být přístupnější pro aplikace, kde je náklady významným faktorem. Open-source přírody DeepSeek-R1 však poskytuje vývojářům větší možnosti flexibility a přizpůsobení.
Stručně řečeno, DeepSeek-R1 je více zběhlý při řešení složitých řešení problémů založených na pravidlech kvůli své specializované architektuře a tréninkovému procesu zaměřeným na strukturované zdůvodnění. Velení R, zatímco konkurenceschopné v úkolech uvažování, vyniká více při využívání externích znalostí a integrace nástrojů.
Citace:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/unstanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/rule se sídlem%20Systems.pdf
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1ibhpqw/how_was_deepseekerr1_built_for_dummies/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[6] https://www.cflowapps.com/rule-založené na--process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390