Deepseek-R1 și Command R sunt ambele modele avansate de limbaj mare (LLMS), concepute pentru a aborda sarcini complexe, dar abordează rezolvarea problemelor în mod diferit, mai ales atunci când vine vorba de sisteme bazate pe reguli.
Abordarea Deepseek-R1 pentru rezolvarea problemelor bazate pe reguli
Deepseek-R1 este conceput special pentru a excela în raționamentul structurat și rezolvarea problemelor, utilizând învățarea de armare (RL) pentru a-și dezvolta capacitățile. Utilizează un sistem de recompense bazat pe reguli pentru a evalua corectitudinea etapelor sale de raționament, ceea ce ajută la rafinarea strategiilor sale de rezolvare a problemelor în timp. Acest model este deosebit de adept al sarcinilor care necesită raționamente avansate, cum ar fi raționamentul matematic și logic, provocările de codare și analiza științifică.
Arhitectura Deepseek-R1 include caracteristici precum strategiile de atenție latentă cu mai multe capete și de echilibrare a sarcinilor, care permit o inferență eficientă și performanțe ridicate în diverse sarcini. Capacitatea modelului de a se concentra pe diferite părți ale intrării își îmbunătățește simultan capacitatea de a învăța modele și relații complexe, ceea ce îl face bine potrivit pentru gestionarea sistemelor complexe bazate pe reguli.
Mai mult decât atât, Deepseek-R1 folosește un proces de raționament în lanț de gândire, unde generează pași intermediari înainte de a oferi un răspuns final. Această abordare îi permite să imite raționamentele asemănătoare omului prin descompunerea problemelor complexe în sub-trepte gestionabile, alinându-se bine la metodologii de rezolvare a problemelor bazate pe reguli.
comanda abordarea R pentru rezolvarea problemelor bazate pe reguli
Comanda R, pe de altă parte, este îmbunătățită cu generația multilingvă de regăsire (RAG) și capacități de utilizare a instrumentelor. În timp ce excelează în sarcini de matematică, cod și raționament, punctele sale forte principale se află în capacitatea sa de a genera text pe baza recuperării cunoștințelor externe și a integrării instrumentelor. Comanda R nu se concentrează în mod specific pe sistemele bazate pe reguli în același mod în care o face Deepseek-R1, întrucât este mai orientat către utilizarea informațiilor externe pentru a-și spori răspunsurile.
Performanța Command R în rezolvarea problemelor bazată pe reguli este competitivă, dar nu folosește în mod explicit un sistem de recompense bazat pe reguli precum Deepseek-R1. În schimb, se bazează pe capacitățile sale RAG pentru a încorpora informații relevante din surse externe, care pot ajuta indirect la rezolvarea problemelor complexe prin furnizarea de context sau date suplimentare.
Comparația manipulării rezolvării complexe a problemelor bazate pe reguli
-Învățare de consolidare și sisteme bazate pe reguli: Deepseek-R1 este mai specializat în gestionarea sistemelor complexe bazate pe reguli, datorită utilizării sale pe scară largă a învățării de consolidare și a unui mecanism de recompensare bazat pe reguli. Acest lucru îi permite să-și perfecționeze în mod autonom strategiile de raționament, ceea ce îl face deosebit de eficient în sarcinile care necesită rezolvarea problemelor structurate.
- Performanță și specializare: În timp ce comanda R funcționează bine în sarcinile de raționament, punctele sale forte sunt mai aliniate cu utilizarea cunoștințelor externe și a integrării instrumentelor. Deepseek-R1, cu toate acestea, este conceput special pentru a excela în sarcini care necesită raționamente profunde și capacități de rezolvare a problemelor.
- Cost și accesibilitate: Comanda R este semnificativ mai ieftină decât DeepSeek-R1 atât pentru token-uri de intrare, cât și pentru ieșire, ceea ce ar putea face mai accesibil pentru aplicațiile în care costul este un factor semnificativ. Cu toate acestea, natura open-source Deepseek-R1 oferă o mai mare flexibilitate și opțiuni de personalizare pentru dezvoltatori.
În rezumat, Deepseek-R1 este mai adept în gestionarea rezolvării complexe a problemelor bazate pe reguli, datorită arhitecturii sale specializate și a procesului de instruire axat pe raționamentul structurat. Comanda r, în timp ce este competitivă în sarcinile de raționament, excelează mai mult în utilizarea cunoștințelor externe și a integrării instrumentelor.
Citări:
[1] https://kili-technology.com/large-manguage-models-llms/understanding-eepseek-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 bazate pe-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390