Deepseek-R1 dan Command R adalah model bahasa besar canggih (LLM) yang dirancang untuk menangani tugas-tugas kompleks, tetapi mereka mendekati pemecahan masalah secara berbeda, terutama ketika menyangkut sistem berbasis aturan.
Pendekatan
Deepseek-R1 untuk pemecahan masalah berbasis aturan
Deepseek-R1 secara khusus dirancang untuk unggul dalam penalaran terstruktur dan pemecahan masalah, memanfaatkan pembelajaran penguatan (RL) untuk mengembangkan kemampuannya. Ini menggunakan sistem hadiah berbasis aturan untuk mengevaluasi kebenaran langkah-langkah penalarannya, yang membantu memperbaiki strategi pemecahan masalah dari waktu ke waktu. Model ini sangat mahir dalam tugas yang membutuhkan penalaran lanjutan, seperti penalaran matematika dan logis, tantangan pengkodean, dan analisis ilmiah.
Arsitektur Deepseek-R1 mencakup fitur-fitur seperti perhatian laten multi-kepala dan strategi penyeimbangan beban, yang memungkinkan inferensi yang efisien dan kinerja tinggi di berbagai tugas. Kemampuan model untuk fokus pada berbagai bagian input secara bersamaan meningkatkan kapasitasnya untuk mempelajari pola dan hubungan yang kompleks, menjadikannya sangat cocok untuk menangani sistem berbasis aturan yang rumit.
Selain itu, Deepseek-R1 menggunakan proses penalaran rantai, di mana ia menghasilkan langkah-langkah perantara sebelum memberikan jawaban akhir. Pendekatan ini memungkinkannya untuk meniru penalaran seperti manusia dengan memecah masalah kompleks menjadi sub-langkah yang dapat dikelola, menyelaraskan dengan baik dengan metodologi pemecahan masalah berbasis aturan.
Command R pendekatan untuk pemecahan masalah berbasis aturan
Perintah R, di sisi lain, ditingkatkan dengan generasi multibahasa retrieval-augmented (RAG) dan kemampuan penggunaan alat. Sementara itu unggul dalam tugas matematika, kode, dan penalaran, kekuatan utamanya terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan teks berdasarkan pengambilan pengetahuan eksternal dan integrasi alat. Perintah R tidak secara khusus fokus pada sistem berbasis aturan dengan cara yang sama Deepseek-R1, karena lebih diarahkan untuk memanfaatkan informasi eksternal untuk menambah tanggapannya.
Kinerja Command R dalam pemecahan masalah berbasis aturan kompetitif, tetapi tidak secara eksplisit menggunakan sistem hadiah berbasis aturan seperti Deepseek-R1. Sebaliknya, ia bergantung pada kemampuan RAGnya untuk memasukkan informasi yang relevan dari sumber -sumber eksternal, yang secara tidak langsung dapat membantu dalam memecahkan masalah kompleks dengan memberikan konteks atau data tambahan.
Perbandingan penanganan pemecahan masalah berbasis aturan yang kompleks
-Pembelajaran penguatan dan sistem berbasis aturan: Deepseek-R1 lebih khusus dalam menangani sistem berbasis aturan yang kompleks karena penggunaannya yang luas dari pembelajaran penguatan dan mekanisme hadiah berbasis aturan. Ini memungkinkannya untuk memperbaiki strategi penalarannya secara mandiri, menjadikannya sangat efektif dalam tugas-tugas yang membutuhkan pemecahan masalah terstruktur.
- Kinerja dan Spesialisasi: Sementara Command R berkinerja baik dalam tugas penalaran, kekuatannya lebih selaras dengan memanfaatkan pengetahuan eksternal dan integrasi alat. Deepseek-R1, bagaimanapun, secara khusus dirancang untuk unggul dalam tugas-tugas yang membutuhkan penalaran mendalam dan kemampuan pemecahan masalah.
- Biaya dan aksesibilitas: Perintah R secara signifikan lebih murah daripada Deepseek-R1 untuk token input dan output, yang mungkin membuatnya lebih mudah diakses untuk aplikasi di mana biaya merupakan faktor yang signifikan. Namun, sifat open-source Deepseek-R1 memberikan fleksibilitas dan opsi kustomisasi yang lebih besar untuk pengembang.
Singkatnya, Deepseek-R1 lebih mahir dalam menangani pemecahan masalah berbasis aturan yang kompleks karena arsitektur khusus dan proses pelatihan yang berfokus pada penalaran terstruktur. Perintah R, sementara kompetitif dalam tugas penalaran, unggul lebih banyak dalam memanfaatkan pengetahuan eksternal dan integrasi alat.
Kutipan:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule berbasis%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 berbasis-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390