DeepSeek-R1 및 Command R은 복잡한 작업을 해결하도록 설계된 고급 대형 언어 모델 (LLM)이지만 특히 규칙 기반 시스템과 관련하여 문제 해결에 다르게 접근합니다.
규칙 기반 문제 해결에 대한 DeepSeek-R1의 접근 방식
DeepSeek-R1은 구조화 된 추론 및 문제 해결에서 뛰어나도록 설계되어 강화 학습 (RL)을 활용하여 기능을 개발하도록 설계되었습니다. 규칙 기반 보상 시스템을 사용하여 추론 단계의 정확성을 평가하여 시간이 지남에 따라 문제 해결 전략을 개선하는 데 도움이됩니다. 이 모델은 수학적 및 논리적 추론, 코딩 문제 및 과학적 분석과 같은 고급 추론이 필요한 작업에 특히 능숙합니다.
DeepSeek-R1의 아키텍처에는 다중 헤드 잠재주의 및로드 밸런싱 전략과 같은 기능이 포함되어있어 다양한 작업에서 효율적인 추론 및 고성능을 가능하게합니다. 입력의 여러 부분에 집중할 수있는 모델의 능력은 동시에 복잡한 패턴과 관계를 배울 수있는 능력을 향상시켜 복잡한 규칙 기반 시스템을 처리하는 데 적합합니다.
또한 DeepSeek-R1은 최종 답변을 제공하기 전에 중간 단계를 생성하는 추론 과정의 체인을 사용합니다. 이 접근법은 복잡한 문제를 관리 가능한 하위 단계로 나누어 규칙 기반 문제 해결 방법과 잘 어울리면서 인간과 같은 추론을 모방 할 수 있습니다.
Command R의 규칙 기반 문제 해결에 대한 접근 방식
반면에 명령 R은 다국어 검색 세대 생성 (RAG) 및 공구 사용 기능으로 향상됩니다. 수학, 코드 및 추론 작업이 탁월하지만 주요 강점은 외부 지식 검색 및 도구 통합을 기반으로 텍스트를 생성하는 능력에 있습니다. 명령 R은 DeepSeek-R1과 같은 방식으로 규칙 기반 시스템에 초점을 맞추지 않습니다. 응답을 강화하기 위해 외부 정보를 활용하기 위해 더욱 장비되기 때문입니다.
규칙 기반 문제 해결에서 명령 R의 성능은 경쟁력이 있지만 DeepSeek-R1과 같은 규칙 기반 보상 시스템을 명시 적으로 사용하지는 않습니다. 대신, 외부 소스의 관련 정보를 통합하기 위해 RAG 기능에 의존하여 추가 컨텍스트 또는 데이터를 제공하여 복잡한 문제를 간접적으로 도울 수 있습니다.
복잡한 규칙 기반 문제 해결 처리
-강화 학습 및 규칙 기반 시스템 : DeepSeek-R1은 강화 학습 및 규칙 기반 보상 메커니즘의 광범위한 사용으로 인해 복잡한 규칙 기반 시스템을 처리하는 데 더 전문적입니다. 이를 통해 추론 전략을 자율적으로 개선 할 수 있으므로 구조화 된 문제 해결이 필요한 작업에 특히 효과적입니다.
- 성능 및 전문화 : Command R은 추론 작업에서 잘 수행되는 반면, 그 강점은 외부 지식 및 도구 통합을 활용하는 것과 더 잘 맞습니다. 그러나 DeepSeek-R1은 특별히 심층 추론 및 문제 해결 기능이 필요한 작업을 탁월하도록 설계되었습니다.
- 비용 및 접근성 : Command R은 입력 및 출력 토큰 모두에 대해 DeepSeek-R1보다 훨씬 저렴하므로 비용이 중요한 요소 인 응용 프로그램에 더 액세스 할 수 있습니다. 그러나 DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성은 개발자에게 더 큰 유연성 및 사용자 정의 옵션을 제공합니다.
요약하면, DeepSeek-R1은 구조화 된 추론에 중점을 둔 특수 아키텍처 및 교육 프로세스로 인해 복잡한 규칙 기반 문제 해결을 처리하는 데 더 능숙합니다. 명령 R은 추론 작업에 경쟁력이 있지만 외부 지식 및 도구 통합을 활용하는 데 더욱 뛰어납니다.
인용 :
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/rule 기반의 920Systems.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 based-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390