DeepSeek-R1 en Command R zijn beide geavanceerde grote taalmodellen (LLMS) die zijn ontworpen om complexe taken aan te pakken, maar ze benaderen probleemoplossing anders, vooral als het gaat om op regels gebaseerde systemen.
Deepseek-R1's benadering van op regels gebaseerde probleemoplossing
DeepSeek-R1 is specifiek ontworpen om uit te blinken in gestructureerd redeneren en probleemoplossend, hefboomwerking van versterking (RL) om de mogelijkheden te ontwikkelen. Het maakt gebruik van een op regels gebaseerd beloningssysteem om de juistheid van zijn redeneerstappen te evalueren, die helpt bij het verfijnen van zijn probleemoplossende strategieën in de loop van de tijd. Dit model is met name bedreven in taken die geavanceerde redenering vereisen, zoals wiskundige en logische redenering, coderingsuitdagingen en wetenschappelijke analyse.
De architectuur van DeepSeek-R1 omvat functies zoals multi-head latente aandacht en strategieën voor load balancing, die efficiënte inferentie en hoge prestaties mogelijk maken bij verschillende taken. Het vermogen van het model om zich te concentreren op verschillende delen van de input, verbetert tegelijkertijd zijn vermogen om complexe patronen en relaties te leren, waardoor het goed geschikt is voor het verwerken van ingewikkelde op regels gebaseerde systemen.
Bovendien heeft Deepseek-R1 gebruik van een redeneringsproces van de doek, waarbij het tussenstappen genereert voordat het een definitief antwoord geeft. Met deze aanpak kan het menselijk redeneren nabootsen door complexe problemen af te breken in beheersbare substappen, goed in overeenstemming te zijn met op regels gebaseerde probleemoplossende methoden.
Command R's benadering van op regels gebaseerde probleemoplossing
Command R, aan de andere kant, wordt verbeterd met meertalige ophalen-augmented generatie (RAG) en gebruiksmogelijkheden voor gereedschap. Hoewel het uitblinkt in wiskunde-, code- en redeneringstaken, liggen de primaire sterke punten ervan in zijn vermogen om tekst te genereren op basis van externe kennis ophalen en toolintegratie. Command r richt zich niet specifiek op op regels gebaseerde systemen op dezelfde manier als Deepseek-R1 doet dat, omdat het meer gericht is op het gebruik van externe informatie om zijn antwoorden te vergroten.
De prestaties van Command R in op regels gebaseerde probleemoplossing zijn concurrerend, maar het maakt niet expliciet gebruik van een op regels gebaseerd beloningssysteem zoals Deepseek-R1. In plaats daarvan vertrouwt het op zijn voddenmogelijkheden om relevante informatie uit externe bronnen op te nemen, die indirect kunnen helpen bij het oplossen van complexe problemen door extra context of gegevens te bieden.
Vergelijking van het afhandelen van complexe op regels gebaseerde probleemoplossing
-Versterkingsonderwijs en op regels gebaseerde systemen: Deepseek-R1 is meer gespecialiseerd in het omgaan met complexe regelsystemen vanwege het uitgebreide gebruik van versterkingsleren en een op regels gebaseerd beloningsmechanisme. Hierdoor kan het zijn redeneerstrategieën autonoom verfijnen, waardoor het bijzonder effectief is in taken die gestructureerde probleemoplossing vereisen.
- Prestaties en specialisatie: hoewel Command R goed presteert in redeneringstaken, zijn de sterke punten meer afgestemd op het gebruik van externe kennis en toolintegratie. Deepseek-R1 is echter specifiek ontworpen om uit te blinken in taken die diep redenering en probleemoplossende mogelijkheden vereisen.
- Kosten en toegankelijkheid: Command R is aanzienlijk goedkoper dan DeepSeek-R1 voor zowel invoer- als uitvoertokens, waardoor het toegankelijker kan worden voor toepassingen waarbij kosten een belangrijke factor zijn. De open-source natuur van Deepseek-R1 biedt echter meer flexibiliteit en aanpassingsopties voor ontwikkelaars.
Samenvattend is Deepseek-R1 meer bedreven in het omgaan met complexe regelgebaseerde probleemoplossing vanwege de gespecialiseerde architectuur en trainingsproces gericht op gestructureerde redenering. Commando r, hoewel concurrerend in redeneringstaken, blinkt meer uit in het gebruik van externe kennis en toolintegratie.
Citaten:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-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 gebaseerde system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390