DeepSeek-R1 og kommando R er begge avancerede store sprogmodeller (LLMS) designet til at tackle komplekse opgaver, men de nærmer sig problemløsning forskelligt, især når det kommer til regelbaserede systemer.
DeepSeek-R1's tilgang til regelbaseret problemløsning
DeepSeek-R1 er specifikt designet til at udmærke sig i struktureret ræsonnement og problemløsning, udnytte forstærkningslæring (RL) for at udvikle sine kapaciteter. Den bruger et regelbaseret belønningssystem til at evaluere rigtigheden af dets ræsonnementstrin, hvilket hjælper med at forfine sine problemløsningsstrategier over tid. Denne model er især dygtig til opgaver, der kræver avanceret ræsonnement, såsom matematisk og logisk ræsonnement, kodningsudfordringer og videnskabelig analyse.
DeepSeek-R1s arkitektur inkluderer funktioner som latent opmærksomhed på flere hoveder og belastningsbalanceringsstrategier, som muliggør effektiv inferens og høj ydeevne på tværs af forskellige opgaver. Modellens evne til at fokusere på forskellige dele af input forbedrer samtidig sin kapacitet til at lære komplekse mønstre og relationer, hvilket gør den velegnet til håndtering af komplicerede regelbaserede systemer.
Desuden anvender DeepSeek-R1 en ræsonnementsproces, hvor den genererer mellemtrin, før den giver et endeligt svar. Denne tilgang giver den mulighed for at efterligne menneskelignende ræsonnement ved at nedbryde komplekse problemer i håndterbare undertrin og tilpasse sig godt med regelbaserede problemløsningsmetoder.
Kommando R's tilgang til regelbaseret problemløsning
Kommando R på den anden side forbedres med flersproget hentning-augmenteret generation (RAG) og værktøjsbrugsfunktioner. Mens det udmærker sig i matematik, kode og ræsonnementsopgaver, ligger dens primære styrker i dens evne til at generere tekst baseret på ekstern videnindhentning og værktøjsintegration. Kommando R fokuserer ikke specifikt på regelbaserede systemer på samme måde dybse-R1 gør, da det er mere rettet mod at udnytte ekstern information for at øge sine svar.
Kommando R's ydeevne i regelbaseret problemløsning er konkurrencedygtig, men den anvender ikke eksplicit et regelbaseret belønningssystem som DeepSeek-R1. I stedet er det afhængig af sine RAG -kapaciteter til at inkorporere relevant information fra eksterne kilder, som indirekte kan hjælpe med at løse komplekse problemer ved at give yderligere kontekst eller data.
Sammenligning af håndtering af kompleks regelbaseret problemløsning
-Forstærkningslæring og regelbaserede systemer: Deepseek-R1 er mere specialiseret i håndtering af komplekse regelbaserede systemer på grund af dens omfattende anvendelse af forstærkningslæring og en regelbaseret belønningsmekanisme. Dette gør det muligt for det at forfine sine ræsonnementsstrategier autonomt, hvilket gør det særligt effektivt i opgaver, der kræver struktureret problemløsning.
- Ydeevne og specialisering: Mens kommando R fungerer godt i ræsonnementsopgaver, er dens styrker mere på linje med at udnytte ekstern viden og værktøjsintegration. DeepSeek-R1 er imidlertid specifikt designet til at udmærke sig i opgaver, der kræver dyb ræsonnement og problemløsningsevne.
- Omkostninger og tilgængelighed: Kommando R er væsentligt billigere end DeepSeek-R1 for både input- og output-tokens, hvilket kan gøre det mere tilgængeligt for applikationer, hvor omkostninger er en betydelig faktor. Imidlertid giver DeepSeek-R1s open source-natur større fleksibilitets- og tilpasningsmuligheder for udviklere.
Sammenfattende er DeepSeek-R1 mere dygtig til at håndtere kompleks regelbaseret problemløsning på grund af dens specialiserede arkitektur og træningsproces, der fokuserer på struktureret ræsonnement. Kommando R, mens de er konkurrencedygtige i ræsonnementsopgaver, udmærker sig mere med at udnytte ekstern viden og værktøjsintegration.
Citater:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/forstående-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule-based%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_deepseekr1_built_for_dummies/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[6] https://www.cflowapps.com/rule-based-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390