Το Deepseek-R1 και το Command R είναι και τα δύο προχωρημένα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLMS) που έχουν σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζουν σύνθετα καθήκοντα, αλλά προσεγγίζουν διαφορετικά την επίλυση προβλημάτων, ειδικά όταν πρόκειται για συστήματα που βασίζονται σε κανόνες.
Η προσέγγιση της DeepSeeek-R1 για την επίλυση προβλημάτων που βασίζεται σε κανόνες
Το Deepseek-R1 έχει σχεδιαστεί ειδικά για να υπερέχει στη δομημένη συλλογιστική και την επίλυση προβλημάτων, αξιοποιώντας τη μάθηση ενίσχυσης (RL) για την ανάπτυξη των δυνατοτήτων της. Χρησιμοποιεί ένα σύστημα ανταμοιβής που βασίζεται σε κανόνες για να αξιολογήσει την ορθότητα των βημάτων της συλλογιστικής του, τα οποία βοηθούν στην βελτίωση των στρατηγικών επίλυσης προβλημάτων με την πάροδο του χρόνου. Αυτό το μοντέλο είναι ιδιαίτερα έμπειρο σε καθήκοντα που απαιτούν προηγμένη συλλογιστική, όπως μαθηματική και λογική συλλογιστική, προκλήσεις κωδικοποίησης και επιστημονική ανάλυση.
Η αρχιτεκτονική του Deepseek-R1 περιλαμβάνει χαρακτηριστικά όπως οι στρατηγικές εξισορρόπησης και εξισορρόπησης φορτίου πολλαπλών κεφαλών, οι οποίες επιτρέπουν την αποτελεσματική συμπερίληψη και τις υψηλές επιδόσεις σε διάφορα καθήκοντα. Η ικανότητα του μοντέλου να επικεντρώνεται σε διάφορα μέρη της εισόδου, ενισχύει ταυτόχρονα την ικανότητά του να μαθαίνει σύνθετα πρότυπα και σχέσεις, καθιστώντας την κατάλληλη για το χειρισμό περίπλοκων συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες.
Επιπλέον, το Deepseek-R1 χρησιμοποιεί μια διαδικασία συλλογιστικής αλυσίδας σκέψης, όπου δημιουργεί ενδιάμεσα βήματα πριν δώσει μια τελική απάντηση. Αυτή η προσέγγιση της επιτρέπει να μιμείται τη συλλογιστική που μοιάζει με τον άνθρωπο με τη διάσπαση σύνθετων προβλημάτων σε διαχειρίσιμα υπο-βήματα, ευθυγραμμίζοντας καλά με τις μεθοδολογίες επίλυσης προβλημάτων που βασίζονται σε κανόνες.
Η προσέγγιση της εντολής R για την επίλυση προβλημάτων που βασίζεται σε κανόνες
Η εντολή r, από την άλλη πλευρά, ενισχύεται με πολυγλωσσική γενιά ανάκτησης (RAG) και δυνατότητες χρήσης εργαλείων. Παρόλο που υπερέχει σε μαθηματικά, κώδικες και εργασίες συλλογισμού, τα κύρια πλεονεκτήματα του βρίσκονται στην ικανότητά του να παράγει κείμενο με βάση την ανάκτηση εξωτερικής γνώσης και την ολοκλήρωση των εργαλείων. Η Command R δεν επικεντρώνεται συγκεκριμένα στα συστήματα που βασίζονται σε κανόνες με τον ίδιο τρόπο που κάνει η Deepseek-R1, καθώς είναι περισσότερο προσανατολισμένη στην αξιοποίηση εξωτερικών πληροφοριών για την αύξηση των απαντήσεων της.
Η απόδοση της Command R στην επίλυση προβλημάτων που βασίζεται σε κανόνες είναι ανταγωνιστική, αλλά δεν χρησιμοποιεί ρητά ένα σύστημα ανταμοιβής που βασίζεται σε κανόνες όπως το DeepSeek-R1. Αντ 'αυτού, βασίζεται στις δυνατότητές της για να ενσωματώσει σχετικές πληροφορίες από εξωτερικές πηγές, οι οποίες μπορούν να βοηθήσουν έμμεσα στην επίλυση σύνθετων προβλημάτων παρέχοντας πρόσθετο πλαίσιο ή δεδομένα.
Σύγκριση του χειρισμού σύνθετων επίλυσης προβλημάτων βασισμένη σε κανόνες
-Συστήματα μάθησης και κανόνων ενίσχυσης: Το Deepseek-R1 είναι πιο εξειδικευμένο στο χειρισμό σύνθετων συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες λόγω της εκτεταμένης χρήσης της μάθησης ενίσχυσης και ενός μηχανισμού ανταμοιβής βασισμένου σε κανόνες. Αυτό του επιτρέπει να βελτιώσει τις στρατηγικές συλλογιστικής του αυτόνομα, καθιστώντας το ιδιαίτερα αποτελεσματικό σε καθήκοντα που απαιτούν δομημένη επίλυση προβλημάτων.
- Απόδοση και εξειδίκευση: Ενώ η Command R εκτελεί καλά στις εργασίες συλλογισμού, τα δυνατά της είναι πιο ευθυγραμμισμένα με την αξιοποίηση των εξωτερικών γνώσεων και της ολοκλήρωσης των εργαλείων. Ωστόσο, το Deepseek-R1 έχει σχεδιαστεί ειδικά για να υπερέχει σε εργασίες που απαιτούν βαθιές δυνατότητες συλλογιστικής και επίλυσης προβλημάτων.
- Κόστος και προσβασιμότητα: Η εντολή r είναι σημαντικά φθηνότερη από την DeepSeeek-R1 τόσο για τα σημάδια εισόδου όσο και για την έξοδο, γεγονός που μπορεί να την καταστήσει πιο προσιτή για εφαρμογές όπου το κόστος είναι ένας σημαντικός παράγοντας. Ωστόσο, η φύση ανοιχτού κώδικα Deepseek-R1 παρέχει μεγαλύτερη ευελιξία και επιλογές προσαρμογής για τους προγραμματιστές.
Συνοπτικά, το Deepseek-R1 είναι πιο έμπειρο στο χειρισμό σύνθετων επίλυσης προβλημάτων που βασίζεται σε κανόνες λόγω της εξειδικευμένης διαδικασίας αρχιτεκτονικής και κατάρτισης που επικεντρώνεται στη δομημένη συλλογιστική. Η εντολή R, ενώ είναι ανταγωνιστική σε εργασίες συλλογισμού, υπερέχει περισσότερο στην αξιοποίηση των εξωτερικών γνώσεων και της ολοκλήρωσης των εργαλείων.
Αναφορές:
[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-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390