DeepSEEK-R1 un Command R ir gan uzlaboti lielo valodu modeļi (LLM), kas izstrādāti, lai risinātu sarežģītus uzdevumus, taču tie tuvojas problēmu risināšanai, it īpaši, ja runa ir par noteikumiem balstītām sistēmām.
DeepSeek-R1 pieeja uz noteikumiem balstītai problēmu risināšanai
DeepSEEK-R1 ir īpaši paredzēts, lai izcili izceltu strukturētu spriešanu un problēmu risināšanu, piesaistīšanas pastiprināšanas mācīšanos (RL), lai attīstītu savas iespējas. Tas izmanto uz noteikumiem balstītu atalgojuma sistēmu, lai novērtētu tās spriešanas posmu pareizību, kas palīdz uzlabot tās problēmu risināšanas stratēģijas laika gaitā. Šis modelis ir īpaši lietpratīgs uzdevumos, kuriem nepieciešama progresējoša spriešana, piemēram, matemātiskā un loģiskā spriešana, kodēšanas problēmas un zinātniska analīze.
DeepSeek-R1 arhitektūra ietver tādas funkcijas kā vairāku galvu latenta uzmanība un slodzes līdzsvarošanas stratēģijas, kas ļauj efektīvi secināt un augstu veiktspēju dažādos uzdevumos. Modeļa spēja koncentrēties uz dažādām ieejas daļām vienlaicīgi palielina tā spēju apgūt sarežģītus modeļus un attiecības, padarot to labi piemērotu sarežģītu uz noteikumiem balstītu sistēmu apstrādei.
Turklāt DeepSEEK-R1 pirms galīgās atbildes sniegšanas izmanto pārdomas argumentācijas procesu, kur tas ģenerē starpposma soļus. Šī pieeja ļauj tai atdarināt cilvēkam līdzīgo spriešanu, sadalot sarežģītas problēmas pārvaldāmās apakšpasākumos, labi saskaņojot ar noteikumiem balstītām problēmu risināšanas metodoloģijām.
Command R pieeja uz noteikumiem balstītai problēmu risināšanai
Komanda R, no otras puses, tiek uzlabota ar daudzvalodu izguves, kas veidota paaudze (RAG) un instrumentu izmantošanas iespējas. Kaut arī tas izceļas ar matemātiku, kodu un argumentācijas uzdevumiem, tās galvenās stiprās puses ir spēja ģenerēt tekstu, pamatojoties uz ārēju zināšanu iegūšanu un instrumentu integrāciju. Komanda R īpaši nekoncentrējas uz noteikumiem balstītām sistēmām tādā pašā veidā, kā to dara DeepSEEK-R1, jo tā ir vairāk vērsta uz ārējās informācijas piesaistīšanu, lai papildinātu savu reakciju.
Komandas R sniegums uz noteikumiem balstītā problēmu risināšanā ir konkurētspējīgs, taču tas tieši neizmanto uz noteikumiem balstītu atlīdzības sistēmu, piemēram, DeepSeek-R1. Tā vietā tā ir balstīta uz savām lupatu iespējām iekļaut atbilstošu informāciju no ārējiem avotiem, kas var netieši palīdzēt risināt sarežģītas problēmas, nodrošinot papildu kontekstu vai datus.
#D
-Armatūras mācīšanās un uz noteikumiem balstītas sistēmas: DeepSEEK-R1 ir vairāk specializēta sarežģītu noteikumu balstītu sistēmu apstrādē, jo tā ir plaša pastiprināšanas mācīšanās un uz noteikumiem balstīta atalgojuma mehānisma izmantošana. Tas ļauj tai autonomi uzlabot savas spriešanas stratēģijas, padarot to īpaši efektīvu uzdevumos, kuriem nepieciešama strukturēta problēmu risināšana.
- Veiktspēja un specializācija: Lai arī komanda R darbojas labi argumentācijas uzdevumos, tā stiprās puses ir vairāk saskaņotas ar ārējo zināšanu un instrumentu integrācijas izmantošanu. DeepSEEK-R1 tomēr ir īpaši izstrādāts, lai izceltos uzdevumos, kuriem nepieciešama dziļa spriešana un problēmu risināšanas iespējas.
- Izmaksas un pieejamība: komanda R ir ievērojami lētāka nekā DeepSEEK-R1 gan ievades, gan izejas žetoniem, kas varētu padarīt to pieejamāku lietojumprogrammām, kur izmaksas ir nozīmīgs faktors. Tomēr DeepSEEK-R1 atvērtā koda raksturs nodrošina lielāku elastību un pielāgošanas iespējas izstrādātājiem.
Rezumējot, DeepSEEK-R1 ir prasmīgāks, rīkojoties ar sarežģītu uz noteikumiem balstītu problēmu risināšanu, pateicoties tā specializētajai arhitektūrai un apmācībai, kas vērsta uz strukturētu spriešanu. Komanda R, kaut arī konkurētspējīga argumentācijas uzdevumos, vairāk izceļas ar ārēju zināšanu un instrumentu integrācijas izmantošanu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule bāzēts%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 bāzētais-sistem-for-process-utomation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390