„Deepseek-R1“ ir „Command R“ yra pažangios didelės kalbos modeliai (LLMS), skirti spręsti sudėtingas užduotis, tačiau jie skiria problemų sprendimą skirtingai, ypač kai kalbama apie taisyklėmis pagrįstas sistemas.
„Deepseek-R1“ požiūris į taisykles pagrįstą problemų sprendimą
„Deepseek-R1“ yra specialiai sukurtas tobulėti struktūrizuotų samprotavimų ir problemų sprendimo, sverto armatūros mokymosi (RL), siekiant sukurti jo galimybes. Jis naudoja taisyklėmis pagrįstą apdovanojimų sistemą, kad įvertintų savo samprotavimo veiksmų teisingumą, o tai padeda patobulinti jos problemų sprendimo strategijas laikui bėgant. Šis modelis yra ypač tinkamas užduotims, reikalaujančioms pažangių samprotavimų, tokių kaip matematiniai ir loginiai samprotavimai, kodavimo iššūkiai ir mokslinė analizė.
„Deepseek-R1“ architektūra apima tokias funkcijas kaip daugiafunkcinis latentinis dėmesys ir apkrovos balansavimo strategijos, kurios įgalina efektyvią išvadą ir aukštą našumą atliekant įvairias užduotis. Modelio gebėjimas sutelkti dėmesį į skirtingas įvesties dalis tuo pačiu metu padidina jo gebėjimą išmokti sudėtingų modelių ir ryšių, todėl jis yra tinkamas tvarkyti sudėtingas taisyklėmis pagrįstas sistemas.
Be to, „Deepseeek-R1“ naudoja minimalaus samprotavimo procesą, kuriame prieš pateikdamas galutinį atsakymą, jis sukuria tarpinius veiksmus. Šis požiūris leidžia jam imituoti žmogaus panašius samprotavimus, padalijant sudėtingas problemas į valdomus poskyrius, gerai suderinant su taisyklėmis pagrįstomis problemų sprendimo metodikomis.
Komanda R požiūris į taisykles pagrįstą problemų sprendimą
Kita vertus, „Command R“ yra patobulinta naudojant daugiakalbę gavimo rinkliavos (RAG) ir įrankių naudojimo galimybes. Nors jis pasižymi matematikos, kodo ir samprotavimo užduotimis, jos pagrindinės stipriosios pusės yra galimybės generuoti tekstą, pagrįstą išorinių žinių gavimo ir įrankių integracija. „Command R“ ne konkrečiai sutelkia dėmesį į taisykles pagrįstas sistemas taip, kaip tai daro „Deepseeek-R1“, nes ji labiau nukreipta į išorinės informacijos panaudojimą, kad padidintų jos atsakymus.
„Command R“ atlikimas taisyklėmis pagrįstu problemų sprendimu yra konkurencinga, tačiau ji aiškiai nenaudoja taisyklių pagrįstos apdovanojimo sistemos, tokios kaip „Deepseeek-R1“. Vietoj to, ji remiasi savo skudurų galimybėmis įtraukti svarbią informaciją iš išorinių šaltinių, kurie netiesiogiai gali padėti išspręsti sudėtingas problemas, pateikiant papildomą kontekstą ar duomenis.
Sudėtingo taisyklių pagrįsto problemų sprendimo tvarkymo palyginimas
-Stiprinimo mokymosi ir taisyklėmis pagrįstos sistemos: „Deepseek-R1“ labiau specializuojasi tvarkant sudėtingas taisykles pagrįstas sistemas dėl plačios mokymosi stiprinimo ir taisyklių pagrįsto apdovanojimo mechanizmo. Tai leidžia autonomiškai patikslinti savo samprotavimo strategijas, todėl jis yra ypač efektyvus atliekant užduotis, kurioms reikalingas struktūrizuotas problemų sprendimas.
- Našumas ir specializacija: Nors „Command R“ gerai atlieka samprotavimo užduotis, jos stipriosios pusės labiau suderinamos su išorinių žinių ir įrankių integracijos panaudojimu. Tačiau „Deepseek-R1“ yra specialiai sukurtas tobulėti užduotims, kurioms reikalingi gilūs samprotavimai ir problemų sprendimo galimybės.
- Kaina ir prieinamumas: „Komanda R“ yra žymiai pigesnė nei „Deepseek-R1“ tiek įvesties, tiek išėjimo žetonams, todėl gali būti prieinamesnis programoms, kuriose išlaidos yra reikšmingas veiksnys. Tačiau „Deepseeek-R1“ atvirojo kodo pobūdis suteikia daugiau lankstumo ir pritaikymo variantų kūrėjams.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ labiau įgudo tvarkyti sudėtingą taisyklių pagrindu problemų sprendimą dėl savo specializuotos architektūros ir mokymo proceso, orientuoto į struktūrizuotus samprotavimus. Komanda R, nors ir konkurencinga samprotavimų užduotims, labiau tobulina išorinių žinių ir įrankių integracijos panaudojimą.
Citatos:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/underpe-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/Paper%20Sources/rule pagrįsti%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 paremta-System-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390