DeepSeek-R1 и Command R являются продвинутыми большими языковыми моделями (LLMS), предназначенными для решения сложных задач, но они по-разному подходят к решению проблем, особенно когда речь идет о системах, основанных на правилах.
Подход
DeepSeek-R1 к решению проблем на основе правил
DeepSeek-R1 специально разработан для пребывания в структурированных рассуждениях и решении проблем, используя обучение подкреплению (RL) для развития своих возможностей. Он использует систему вознаграждений на основе правил для оценки правильности своих шагов рассуждений, что помогает уточнить его стратегии решения проблем с течением времени. Эта модель особенно искусна в задачах, требующих расширенных рассуждений, таких как математические и логические рассуждения, проблемы кодирования и научный анализ.
Архитектура DeepSeek-R1 включает в себя такие функции, как многопользовательское скрытое внимание и стратегии балансировки нагрузки, которые обеспечивают эффективные выводы и высокую производительность для различных задач. Способность модели сосредоточиться на разных частях ввода одновременно повышает ее способность изучать сложные закономерности и отношения, что делает ее хорошо для обработки сложных систем, основанных на правилах.
Более того, DeepSeek-R1 использует процесс рассуждения цепочки мыслей, где он генерирует промежуточные шаги, прежде чем дать окончательный ответ. Этот подход позволяет ему имитировать, подобные человеку рассуждения, разбивая сложные проблемы на управляемые подборы, хорошо соответствуя методологиям решения проблем на основе правил.
подход команды R к решению проблем на основе правил
Команда R, с другой стороны, расширена с помощью многоязычных возможностей для получения поколения (RAG) и инструментов. В то время как он превосходит по математике, коду и рассуждениям, его основные силы заключаются в его способности генерировать текст на основе внешнего поиска знаний и интеграции инструментов. Команда R конкретно не фокусируется на системах, основанных на правилах, так же, как DeepSeek-R1, так как он больше ориентирован на использование внешней информации для увеличения ее ответов.
Производительность Command R в решении проблем на основе правил является конкурентоспособной, но он не использует систему вознаграждений на основе правил, такую как DeepSeek-R1. Вместо этого он опирается на свои тряпичные возможности для включения соответствующей информации из внешних источников, что может косвенно помочь в решении сложных проблем, предоставляя дополнительный контекст или данные.
Сравнение обработки сложного решения проблем на основе правил
-Системы обучения и на основе правил: DeepSeek-R1 более специализируется на обработке сложных систем, основанных на правилах благодаря широкому использованию обучения подкреплению и механизмом вознаграждения на основе правил. Это позволяет ему совершенствовать стратегии рассуждений автономно, делая их особенно эффективными в задачах, которые требуют структурированного решения проблем.
- Производительность и специализация: в то время как команда R хорошо работает в задачах рассуждения, его сильные стороны более выровнены с использованием внешних знаний и интеграции инструментов. DeepSeek-R1, однако, специально разработан для преучения в задачах, которые требуют глубоких рассуждений и возможностей решения проблем.
- Стоимость и доступность: команда R значительно дешевле, чем DeepSeek-R1 как для входных, так и для выходных токенов, что может сделать его более доступным для приложений, где стоимость является значительным фактором. Тем не менее, Nature DeepSeek-R1 с открытым исходным кодом обеспечивает большую гибкость и варианты настройки для разработчиков.
Таким образом, DeepSeek-R1 более искусен в обращении с сложным решением проблем на основе правил из-за ее специализированной архитектуры и процесса обучения, ориентированного на структурированные рассуждения. Команда R, будучи конкурентоспособной в рассуждениях, преуспевает в использовании внешних знаний и интеграции инструментов.
Цитаты:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/undersding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule на основе%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 на основе system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390