Deepseek-R1 e Command R são modelos de grandes idiomas avançados (LLMS) projetados para resolver tarefas complexas, mas abordam a solução de problemas de maneira diferente, especialmente quando se trata de sistemas baseados em regras.
A abordagem do Deepseek-R1 para a solução de problemas baseada em regras
O Deepseek-R1 foi projetado especificamente para se destacar em raciocínio estruturado e solução de problemas, alavancando o aprendizado de reforço (RL) para desenvolver seus recursos. Ele usa um sistema de recompensa baseado em regras para avaliar a correção de suas etapas de raciocínio, o que ajuda a refinar suas estratégias de solução de problemas ao longo do tempo. Esse modelo é particularmente hábil em tarefas que exigem raciocínio avançado, como raciocínio matemático e lógico, desafios de codificação e análise científica.
A arquitetura da Deepseek-R1 inclui recursos como atenção latente de várias cabeças e estratégias de balanceamento de carga, que permitem inferência eficiente e alto desempenho em várias tarefas. A capacidade do modelo de se concentrar em diferentes partes da entrada aumenta simultaneamente sua capacidade de aprender padrões e relacionamentos complexos, tornando-o bem adequado para lidar com intrincados sistemas baseados em regras.
Além disso, a Deepseek-R1 emprega um processo de raciocínio da cadeia de pensamentos, onde gera etapas intermediárias antes de fornecer uma resposta final. Essa abordagem permite imitar o raciocínio do tipo humano, dividindo problemas complexos em sub-etapas gerenciáveis, alinhando-se bem com as metodologias de solução de problemas baseadas em regras.
abordagem do comando r para solução de problemas baseada em regras
O comando r, por outro lado, é aprimorado com a geração multilíngue de recuperação (RAG) e recursos de uso da ferramenta. Embora se destaque em tarefas de matemática, código e raciocínio, seus principais pontos fortes estão em sua capacidade de gerar texto com base na recuperação de conhecimento externo e integração de ferramentas. O comando r não se concentra especificamente nos sistemas baseados em regras da mesma maneira que o Deepseek-R1, pois é mais voltado para alavancar informações externas para aumentar suas respostas.
O desempenho do comando r na solução de problemas baseado em regras é competitivo, mas não emprega explicitamente um sistema de recompensa baseado em regras como o Deepseek-R1. Em vez disso, depende de seus recursos de RAG para incorporar informações relevantes de fontes externas, que podem ajudar indiretamente na solução de problemas complexos, fornecendo contexto ou dados adicionais.
Comparação do manuseio de resolução de problemas com base de regras complexas
-Aprendizagem de reforço e sistemas baseados em regras: Deepseek-R1 é mais especializado em lidar com sistemas complexos baseados em regras devido ao seu amplo uso de aprendizado de reforço e um mecanismo de recompensa baseado em regras. Isso permite refinar suas estratégias de raciocínio de forma autônoma, tornando-o particularmente eficaz em tarefas que exigem solução de problemas estruturados.
- Desempenho e especialização: enquanto o Command R executa bem nas tarefas de raciocínio, seus pontos fortes estão mais alinhados com a alavancagem do conhecimento externo e da integração de ferramentas. O Deepseek-R1, no entanto, foi projetado especificamente para se destacar em tarefas que exigem recursos profundos de raciocínio e solução de problemas.
- Custo e acessibilidade: o comando r é significativamente mais barato que o DeepSeek-R1 para tokens de entrada e saída, o que pode torná-lo mais acessível para aplicações onde o custo é um fator significativo. No entanto, a natureza de código aberto da DeepSeek-R1 oferece maior opções de flexibilidade e personalização para os desenvolvedores.
Em resumo, o DeepSeek-R1 é mais hábil para lidar com a solução complexa de problemas baseada em regras devido à sua arquitetura especializada e processo de treinamento focado no raciocínio estruturado. Comando r, embora competitivo em tarefas de raciocínio, se destaca mais em alavancar o conhecimento externo e a integração de ferramentas.
Citações:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/Rule baseado em %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 baseado em system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/commandra-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390