DeepSeek-R1 i Command R to zaawansowane modele dużych języków (LLM) zaprojektowane do radzenia sobie z złożonymi zadaniami, ale podchodzą do rozwiązywania problemów, szczególnie jeśli chodzi o systemy oparte na regułach.
Podejście Deepseek-R1 do rozwiązywania problemów opartych na regułach
Deepseek-R1 jest specjalnie zaprojektowany w celu doskonalenia rozumowania i rozwiązywania problemów, wykorzystania uczenia się wzmocnienia (RL) w celu opracowania swoich możliwości. Używa opartego na regułach systemu nagrody do oceny poprawności kroków rozumowania, który pomaga w udostępnianiu strategii rozwiązywania problemów. Model ten jest szczególnie biegły w zadaniach wymagających zaawansowanego rozumowania, takich jak rozumowanie matematyczne i logiczne, wyzwania kodowania i analizy naukowe.
Architektura DeepSeek-R1 obejmuje takie funkcje takie jak wielorakie utajona uwaga i strategie równoważenia obciążenia, które umożliwiają wydajne wnioskowanie i wysoką wydajność w różnych zadaniach. Zdolność modelu do skupienia się na różnych częściach wejścia jednocześnie zwiększa jego zdolność do uczenia się złożonych wzorców i relacji, dzięki czemu jest odpowiedni do obsługi skomplikowanych systemów opartych na regułach.
Ponadto Deepseek-R1 stosuje proces rozumowania łańcucha, w którym generuje krok pośredni przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi. Takie podejście pozwala na naśladowanie rozumowania podobnego do człowieka poprzez rozkładanie złożonych problemów na możliwe do zarządzania podstępami, dostosowując się do metodologii rozwiązywania problemów opartych na regułach.
Podejście poleceń R do rozwiązywania problemów opartych na regułach
Z drugiej strony polecenie R jest wzmocnione dzięki wielojęzycznym pobieraniu pokolenia (RAG) i możliwościami użytkowania narzędzia. Podczas gdy wyróżnia się matematyką, kodem i rozumowaniem, jego główne mocne strony leżą w jego zdolności do generowania tekstu opartego na zewnętrznym pobieraniu wiedzy i integracji narzędzi. Command R nie koncentruje się wyraźnie na systemach opartych na regułach w taki sam sposób, jak DeepSeek-R1, ponieważ jest bardziej nastawione na wykorzystanie zewnętrznych informacji w celu zwiększenia odpowiedzi.
Wydajność polecenia R w rozwiązywaniu problemów opartych na regułach jest konkurencyjna, ale nie wykorzystuje wyraźnie opartego na regułach systemu nagrody, takiego jak DeepSeek-R1. Zamiast tego opiera się na swoich możliwościach RAG w celu włączenia odpowiednich informacji ze źródeł zewnętrznych, które mogą pośrednio pomóc w rozwiązywaniu złożonych problemów poprzez dostarczenie dodatkowego kontekstu lub danych.
Porównanie obsługi złożonego rozwiązywania problemów opartych na regułach
-Uczenie się wzmocnienia i systemy oparte na regułach: Deepseek-R1 jest bardziej specjalizowane w obsłudze złożonych systemów opartych na regułach ze względu na szerokie wykorzystanie uczenia się wzmocnienia i mechanizmu nagrody opartej na regułach. Pozwala to na samodzielne udoskonalenie strategii rozumowania, co czyni go szczególnie skutecznym w zadaniach wymagających ustrukturyzowanego rozwiązywania problemów.
- Wydajność i specjalizacja: Podczas gdy Command R działa dobrze w zadaniach rozumowania, jego mocne strony są bardziej dostosowane do wykorzystania wiedzy zewnętrznej i integracji narzędzi. DeepSeek-R1 jest jednak specjalnie zaprojektowany w celu doskonalenia się w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania i możliwości rozwiązywania problemów.
- Koszt i dostępność: Polecenie R jest znacznie tańsze niż DeepSeek-R1 zarówno dla tokenów wejściowych, jak i wyjściowych, co może uczynić go bardziej dostępnym dla aplikacji, w których koszt jest istotnym czynnikiem. Jednak natura open source Deepseek-R1 zapewnia programistom większą elastyczność i opcje dostosowywania.
Podsumowując, Deepseek-R1 jest bardziej biegły w rozwiązywaniu problemów opartych na regułach ze względu na specjalistyczną architekturę i proces treningowy koncentrujący się na ustrukturyzowanym rozumowaniu. Polecenie r, choć konkurencyjne w rozumowaniu zadań, wyróżnia się bardziej w wykorzystaniu zewnętrznej wiedzy i integracji narzędzi.
Cytaty:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oshego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule z siedzibą%20Systems.pdf
[3] https://docsbot.ai/models/compary/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