Deepseek-R1 et Command R sont tous deux des modèles avancés de grande langue (LLM) conçus pour lutter contre les tâches complexes, mais elles abordent la résolution de problèmes différemment, en particulier en ce qui concerne les systèmes basés sur des règles.
Approche de Deepseek-R1 à la résolution de problèmes basée sur les règles
Deepseek-R1 est spécifiquement conçu pour exceller dans le raisonnement structuré et la résolution de problèmes, tirant parti de l'apprentissage par renforcement (RL) pour développer ses capacités. Il utilise un système de récompense basé sur des règles pour évaluer l'exactitude de ses étapes de raisonnement, ce qui aide à affiner ses stratégies de résolution de problèmes au fil du temps. Ce modèle est particulièrement apte aux tâches nécessitant un raisonnement avancé, tel que le raisonnement mathématique et logique, les défis de codage et l'analyse scientifique.
L'architecture de Deepseek-R1 comprend des fonctionnalités telles que des stratégies d'attention latente et d'équilibrage de charge multiples, ce qui permette une inférence efficace et des performances élevées sur diverses tâches. La capacité du modèle à se concentrer sur différentes parties de l'entrée améliore simultanément sa capacité à apprendre des modèles et des relations complexes, ce qui le rend bien adapté à la gestion des systèmes complexes basés sur des règles.
De plus, Deepseek-R1 utilise un processus de raisonnement en chaîne de pensées, où il génère des étapes intermédiaires avant de fournir une réponse finale. Cette approche lui permet d'imiter le raisonnement humain en décomposant des problèmes complexes en sous-étapes gérables, en s'alignant bien avec des méthodologies de résolution de problèmes basées sur des règles.
La commande R de l'approche de la résolution de problèmes basée sur les règles
La commande R, en revanche, est améliorée avec une génération (RAG) (RAG) et des fonctionnalités d'outils de récupération multilingue. Bien qu'il excelle dans les tâches mathématiques, code et raisonnement, ses principales forces résident dans sa capacité à générer du texte basé sur la récupération externe des connaissances et l'intégration des outils. Command R ne se concentre pas spécifiquement sur les systèmes basés sur des règles de la même manière que Deepseek-R1 le fait, car il est plus visant à tirer parti des informations externes pour augmenter ses réponses.
Les performances de Command R dans la résolution de problèmes basée sur des règles sont compétitives, mais elle n'utilise pas explicitement un système de récompense basé sur des règles comme Deepseek-R1. Au lieu de cela, il s'appuie sur ses capacités de chiffon pour incorporer des informations pertinentes à partir de sources externes, ce qui peut indirectement aider à résoudre des problèmes complexes en fournissant un contexte ou des données supplémentaires.
Comparaison de la gestion de la résolution de problèmes basée sur des règles complexes
- Apprentissage par renforcement et systèmes basés sur les règles: Deepseek-R1 est plus spécialisé dans la gestion des systèmes complexes basés sur des règles en raison de son utilisation approfondie de l'apprentissage du renforcement et d'un mécanisme de récompense basé sur des règles. Cela lui permet d'affiner ses stratégies de raisonnement de manière autonome, ce qui le rend particulièrement efficace dans les tâches qui nécessitent une résolution de problèmes structurées.
- Performances et spécialisation: Bien que Command R fonctionne bien dans les tâches de raisonnement, ses forces sont plus alignées sur la mise en œuvre des connaissances externes et de l'intégration des outils. Deepseek-R1, cependant, est spécifiquement conçu pour exceller dans les tâches qui nécessitent un raisonnement approfondi et des capacités de résolution de problèmes.
- Coût et accessibilité: la commande R est nettement moins chère que Deepseek-R1 pour les jetons d'entrée et de sortie, ce qui pourrait le rendre plus accessible pour les applications où le coût est un facteur important. Cependant, la nature open-source de Deepseek-R1 offre une plus grande flexibilité et des options de personnalisation pour les développeurs.
En résumé, Deepseek-R1 est plus habile à gérer la résolution complexe de problèmes basée sur les règles en raison de son processus d'architecture et de formation spécialisés axés sur le raisonnement structuré. La commande r, bien que compétitive dans les tâches de raisonnement, excelle davantage dans l'exploité des connaissances externes et l'intégration des outils.
Citations:
[1] https://kili-technology.com/large-Language-Models-llms/Understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule-bases%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-basase-ystem-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390