DeepSeek-R1 e Comando R sono entrambi modelli di linguaggio di grandi dimensioni avanzati (LLM) progettati per affrontare compiti complessi, ma si avvicinano alla risoluzione dei problemi in modo diverso, specialmente quando si tratta di sistemi basati sulle regole.
Approccio di DeepSeek-R1 alla risoluzione dei problemi basata sulle regole
DeepSeek-R1 è specificamente progettato per eccellere nel ragionamento strutturato e nella risoluzione dei problemi, sfruttando l'apprendimento di rinforzo (RL) per sviluppare le sue capacità. Utilizza un sistema di ricompensa basato sulle regole per valutare la correttezza delle sue fasi di ragionamento, che aiuta a perfezionare le sue strategie di risoluzione dei problemi nel tempo. Questo modello è particolarmente abile nei compiti che richiedono ragionamenti avanzati, come ragionamento matematico e logico, sfide di codifica e analisi scientifica.
L'architettura di DeepSeek-R1 include funzionalità come l'attenzione latente e le strategie di bilanciamento del carico multipla, che consentono un'inferenza efficiente e alte prestazioni su vari compiti. La capacità del modello di concentrarsi su diverse parti dell'input migliora contemporaneamente la sua capacità di apprendere modelli e relazioni complesse, rendendolo adatto per la gestione di sistemi intricati basati su regole.
Inoltre, DeepSeek-R1 impiega un processo di ragionamento della catena di pensiero, in cui genera passaggi intermedi prima di fornire una risposta finale. Questo approccio gli consente di imitare il ragionamento simile all'uomo abbattendo problemi complessi in sotto-Step gestibili, allineandosi bene con le metodologie di risoluzione dei problemi basate sulle regole.
Command R approccio alla risoluzione dei problemi basata sulle regole
Il comando R, d'altra parte, è migliorato con le generazioni (RAG) aurinarie multilingue (RAG) e le funzionalità di utilizzo degli strumenti. Mentre eccelle in matematica, codice e attività di ragionamento, i suoi punti di forza primari risiedono nella sua capacità di generare testo basato sul recupero della conoscenza esterna e sull'integrazione degli strumenti. Il comando R non si concentra specificamente sui sistemi basati sulle regole allo stesso modo DeepSeek-R1, in quanto è più orientato a sfruttare le informazioni esterne per aumentare le sue risposte.
Le prestazioni di Command R nella risoluzione dei problemi basate sulle regole sono competitive, ma non utilizza esplicitamente un sistema di ricompensa basato sulle regole come Deepseek-R1. Invece, si basa sulle sue capacità RAG per incorporare informazioni pertinenti da fonti esterne, che possono aiutare indirettamente a risolvere problemi complessi fornendo un contesto o dati aggiuntivi.
Confronto della gestione complessa di risoluzione dei problemi basata sulle regole
-Apprendimento del rinforzo e sistemi basati sulle regole: DeepSeek-R1 è più specializzato nella gestione di sistemi complessi basati sulle regole a causa del suo ampio uso dell'apprendimento del rinforzo e di un meccanismo di ricompensa basato sulle regole. Ciò gli consente di perfezionare autonomamente le sue strategie di ragionamento, rendendolo particolarmente efficace nei compiti che richiedono la risoluzione strutturata dei problemi.
- Performance e specializzazione: mentre il comando R si comporta bene nelle attività di ragionamento, i suoi punti di forza sono più allineati con leva la conoscenza esterna e l'integrazione degli strumenti. DeepSeek-R1, tuttavia, è specificamente progettato per eccellere in compiti che richiedono un ragionamento profondo e capacità di risoluzione dei problemi.
- Costo e accessibilità: il comando R è significativamente più economico di DeepSeek-R1 per i token di input e output, il che potrebbe renderlo più accessibile per le applicazioni in cui il costo è un fattore significativo. Tuttavia, la natura open source di DeepSeek-R1 offre una maggiore flessibilità e opzioni di personalizzazione per gli sviluppatori.
In sintesi, DeepSeek-R1 è più abile nel gestire la risoluzione dei problemi complesse a causa della sua architettura specializzata e del processo di formazione focalizzato sul ragionamento strutturato. Comando R, sebbene competitivo nelle attività di ragionamento, eccelle di più nel sfruttare la conoscenza esterna e l'integrazione degli strumenti.
Citazioni:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/CSC466/paper%20Sources/Rule Basth-Basedsystems.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