Deepseek-R1 und Command R sind beide fortgeschrittene große Sprachmodelle (LLMs), die für komplexe Aufgaben in Angriff genommen wurden. Sie werden jedoch die Problemlösung unterschiedlich angehen, insbesondere wenn es um regelbasierte Systeme geht.
Deepseek-R1s Ansatz zur regelbasierten Problemlösung
Deepseek-R1 wurde speziell entwickelt, um sich in strukturiertem Denken und Problemlösungen zu übertreffen und das Verstärkungslernen (RL) zu nutzen, um seine Fähigkeiten zu entwickeln. Es verwendet ein regelbasiertes Belohnungssystem, um die Richtigkeit seiner Argumentationsschritte zu bewerten, die dazu beiträgt, seine Strategien zur Problemlösung im Laufe der Zeit zu verfeinern. Dieses Modell ist besonders geschickt bei Aufgaben, die fortgeschrittenes Denken erfordern, wie z. B. mathematisches und logisches Denken, kodierende Herausforderungen und wissenschaftliche Analysen.
Die Architektur von Deepseek-R1 umfasst Funktionen wie latente Aufmerksamkeitsstrategien für mehrfache Latente und Lastausgleichsstrategien, die eine effiziente Inferenz und hohe Leistung in verschiedenen Aufgaben ermöglichen. Die Fähigkeit des Modells, sich auf verschiedene Teile der Eingabe zu konzentrieren, verbessert gleichzeitig seine Fähigkeit, komplexe Muster und Beziehungen zu lernen, wodurch es gut geeignet ist, komplizierte regelbasierte Systeme zu behandeln.
Darüber hinaus verwendet Deepseek-R1 einen Gedankenprozess der Kette, bei dem er vor der endgültigen Antwort Zwischenschritte erzeugt. Dieser Ansatz ermöglicht es ihm, das menschliche Argumentation nachzuahmen, indem komplexe Probleme in überschaubare Unterschritte unterteilt und gut mit regelbasierten Problemlösungsmethoden übereinstimmen.
Befehl rs Ansatz zur regelbasierten Problemlösung
Befehl r hingegen wird durch mehrsprachige Abrufgeneration (RAG) und Werkzeuggebrauchsfunktionen verbessert. Während es sich in Mathematik-, Code- und Argumentationsaufgaben auszeichnet, liegen seine Hauptstärken in seiner Fähigkeit, Text basierend auf externen Wissensabrechnung und Integration von Werkzeugen zu generieren. Befehl R konzentriert sich nicht speziell auf regelbasierte Systeme auf die gleiche Weise wie Deepseek-R1, da es sich stärker darauf auswirkt, externe Informationen zu nutzen, um die Antworten zu erweitern.
Die Leistung von Befehl R in der regelbasierten Problemlösung ist wettbewerbsfähig, verwendet jedoch kein regelbasiertes Belohnungssystem wie Deepseek-R1. Stattdessen beruht es auf seinen Lag -Funktionen, relevante Informationen aus externen Quellen einzubeziehen, die indirekt dazu beitragen können, komplexe Probleme zu lösen, indem zusätzlichen Kontext oder Daten bereitgestellt werden.
Vergleich der regelbasierten Problemlösung für komplexe Verhandlung
-Verstärkungslernen und regelbasierte Systeme: Deepseek-R1 ist aufgrund des umfassenden Einsatzes des Verstärkungslernens und eines regelbasierten Belohnungsmechanismus spezifischer auf komplexe regelbasierte Systeme spezialisiert. Dies ermöglicht es ihm, seine Argumentationsstrategien autonom zu verfeinern und es in Aufgaben, die eine strukturierte Problemlösung erfordern, besonders effektiv zu machen.
- Leistung und Spezialisierung: Während Befehl R bei der Argumentation von Aufgaben gut abschneidet, sind seine Stärken eher auf die Nutzung externer Wissens- und Werkzeugintegration ausgerichtet. Deepseek-R1 ist jedoch speziell so konzipiert, dass sie sich in Aufgaben übertreffen, die tiefgreifende Argumentation und Fähigkeiten zur Problemlösung erfordern.
- Kosten und Zugänglichkeit: Befehl R ist für Eingabe- und Ausgangs-Token erheblich billiger als Deepseek-R1, was es möglicherweise für Anwendungen zugänglicher macht, bei denen die Kosten ein wesentlicher Faktor sind. Die Open-Source-Natur von Deepseek-R1 bietet jedoch mehr Flexibilitäts- und Anpassungsoptionen für Entwickler.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek-R1 aufgrund seines speziellen Architektur- und Schulungsprozesses, der sich auf strukturierte Argumentation konzentriert, eine komplexe regelbasierte Problemlösung bewirkt. Befehl R, obwohl sie bei der Argumentation von Aufgaben wettbewerbsfähig ist, ist jedoch mehr hervorragend, um externes Wissen und Werkzeugintegration zu nutzen.
Zitate:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-lms/und verstandendepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/Rule-basiert%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_deepseekl1_built_for_dummies/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[6] https://www.cflowapps.com/rule-basierte-system-for-prozess-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390