Deepseek-R1 y el comando R son modelos de lenguaje grandes avanzados (LLM) diseñados para abordar tareas complejas, pero abordan la resolución de problemas de manera diferente, especialmente cuando se trata de sistemas basados en reglas.
El enfoque de Deepseek-R1 para la resolución de problemas basada en reglas
Deepseek-R1 está específicamente diseñado para sobresalir en razonamiento estructurado y resolución de problemas, aprovechando el aprendizaje de refuerzo (RL) para desarrollar sus capacidades. Utiliza un sistema de recompensa basado en reglas para evaluar la corrección de sus pasos de razonamiento, lo que ayuda a refinar sus estrategias de resolución de problemas a lo largo del tiempo. Este modelo es particularmente experto en tareas que requieren razonamiento avanzado, como razonamiento matemático y lógico, desafíos de codificación y análisis científico.
La arquitectura de Deepseek-R1 incluye características como atención latente de múltiples cabezas y estrategias de equilibrio de carga, que permiten una inferencia eficiente y un alto rendimiento en varias tareas. La capacidad del modelo para centrarse en diferentes partes de la entrada mejora simultáneamente su capacidad para aprender patrones y relaciones complejas, lo que lo hace bien adecuado para manejar sistemas intrincados basados en reglas.
Además, Deepseek-R1 emplea un proceso de razonamiento de la cadena de pensamiento, donde genera pasos intermedios antes de proporcionar una respuesta final. Este enfoque le permite imitar el razonamiento humano al romper problemas complejos en subpases manejables, alineando bien con las metodologías de resolución de problemas basadas en reglas.
El enfoque del comando R para la resolución de problemas basada en reglas
El comando R, por otro lado, se mejora con la generación de recuperación multilingüe (RAG) y las capacidades de uso de herramientas. Si bien sobresale en tareas matemáticas, código y razonamiento, sus fortalezas primarias se encuentran en su capacidad para generar texto basado en la recuperación de conocimiento externo y la integración de la herramienta. El comando R no se centra específicamente en los sistemas basados en reglas de la misma manera que lo hace Deepseek-R1, ya que está más orientado a aprovechar la información externa para aumentar sus respuestas.
El rendimiento del comando R en la resolución de problemas basada en reglas es competitivo, pero no emplea explícitamente un sistema de recompensas basado en reglas como Deepseek-R1. En cambio, se basa en sus capacidades de RAG para incorporar información relevante de fuentes externas, lo que puede ayudar indirectamente a resolver problemas complejos al proporcionar un contexto o datos adicionales.
Comparación del manejo de la resolución compleja de problemas basados en reglas
-Aprendizaje de refuerzo y sistemas basados en reglas: Deepseek-R1 es más especializado en el manejo de sistemas complejos basados en reglas debido a su uso extenso del aprendizaje de refuerzo y un mecanismo de recompensa basado en reglas. Esto le permite refinar sus estrategias de razonamiento de forma autónoma, por lo que es particularmente efectiva en las tareas que requieren resolución de problemas estructuradas.
- Rendimiento y especialización: si bien el comando R funciona bien en las tareas de razonamiento, sus fortalezas están más alineadas con aprovechar el conocimiento externo y la integración de herramientas. Sin embargo, Deepseek-R1 está diseñado específicamente para sobresalir en tareas que requieren un razonamiento profundo y capacidades de resolución de problemas.
- Costo y accesibilidad: el comando R es significativamente más barato que Deepseek-R1 tanto para tokens de entrada como de salida, lo que podría hacerlo más accesible para aplicaciones donde el costo es un factor significativo. Sin embargo, la naturaleza de código abierto de Deepseek-R1 proporciona una mayor flexibilidad y opciones de personalización para los desarrolladores.
En resumen, Deepseek-R1 es más experto en manejar la resolución compleja de problemas basados en reglas debido a su arquitectura especializada y proceso de capacitación centrado en el razonamiento estructurado. El comando R, aunque es competitivo en tareas de razonamiento, sobresale más en aprovechar el conocimiento externo y la integración de herramientas.
Citas:
[1] https://kili-technology.com/large-lenguage-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/rule%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 basado en system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390