Deepseek-R1 in Command R sta tako napredni veliki jezikovni modeli (LLM), zasnovani za reševanje zapletenih nalog, vendar se različno pristopita k reševanju problemov, zlasti ko gre za sisteme, ki temeljijo na pravilih.
Deepseek-R1 pristop k reševanju problemov na podlagi pravil
Deepseek-R1 je zasnovan posebej tako, da se odlično odreže v strukturiranem sklepanju in reševanju problemov, pri čemer izkorišča učenje okrepitve (RL) za razvoj svojih zmogljivosti. Uporablja sistem nagrajevanja, ki temelji na pravilih, za oceno pravilnosti svojih korakov sklepanja, kar pomaga izboljšati njegove strategije za reševanje problemov sčasoma. Ta model je še posebej spreten pri nalogah, ki zahtevajo napredno sklepanje, kot so matematično in logično sklepanje, kodiranje izzivov in znanstvena analiza.
Arhitektura Deepseek-R1 vključuje funkcije, kot so več glave latentne pozornosti in strategije uravnoteženja obremenitve, ki omogočajo učinkovito sklepanje in visoko zmogljivost pri različnih nalogah. Sposobnost modela, da se osredotoči na različne dele vhoda, hkrati poveča njegovo sposobnost učenja zapletenih vzorcev in odnosov, zaradi česar je dobro primerna za ravnanje z zapletenimi sistemi, ki temeljijo na pravilih.
Poleg tega Deepseek-R1 uporablja postopek sklepanja, ki premišljen, kjer ustvari vmesne korake, preden daje končni odgovor. Ta pristop mu omogoča, da posnema človeško podobno sklepanje, tako da razbije zapletene težave na obvladljive podstope, ki se dobro uskladi z metodologijami reševanja problemov, ki temeljijo na pravilih.
Pristop poveljstva R k pravilom, ki temelji na pravilih
Na drugi strani je ukaz R okrepljen z večjezično generacijo, ki je bila uvrščena na iskanje (RAG) in zmogljivostmi uporabe orodij. Medtem ko se odlikuje pri nalogah matematike, kode in sklepanja, so njene primarne prednosti v njegovi sposobnosti ustvarjanja besedila, ki temelji na zunanjem iskanju znanja in integraciji orodij. Command R se ne osredotoča posebej na sisteme, ki temeljijo na pravilih, na enak način, kot to počne Deepseek-R1, saj je bolj usmerjen v uporabo zunanjih informacij za povečanje svojih odzivov.
Učinkovitost poveljstva R pri reševanju problemov, ki temelji na pravilih, je konkurenčna, vendar izrecno ne uporablja sistema nagrajevanja, ki temelji na pravilih, kot je Deepseek-R1. Namesto tega se opira na svoje zmogljivosti RAG, da vključi ustrezne informacije iz zunanjih virov, kar lahko posredno pomaga pri reševanju zapletenih težav z zagotavljanjem dodatnega konteksta ali podatkov.
Primerjava ravnanja s kompleksnim pravilom, ki temelji na pravilih
-Sistemi za okrepitev in sistemi, ki temeljijo na pravilih: Deepseek-R1 je bolj specializiran za ravnanje s kompleksnimi sistemi, ki temeljijo na pravilih, zaradi obsežne uporabe okrepljenega učenja in mehanizma nagrajevanja, ki temelji na pravilih. To mu omogoča, da samostojno izpopolni svoje strategije sklepanja, zaradi česar je še posebej učinkovit pri nalogah, ki zahtevajo strukturirano reševanje problemov.
- Učinkovitost in specializacija: Medtem ko Command R deluje dobro pri sklepanju nalog, so njegove prednosti bolj usklajene z uporabo zunanjega znanja in integracije orodij. Deepseek-R1 pa je posebej zasnovan tako, da se odlikuje pri nalogah, ki zahtevajo globoko sklepanje in zmogljivosti za reševanje problemov.
- Stroški in dostopnost: ukaz R je bistveno cenejši od Deepseek-R1 tako za vhodne kot izhodne žetone, kar bi lahko omogočilo bolj dostopno za aplikacije, kjer so stroški pomemben dejavnik. Vendar odprtokodna narava Deepseek-R1 zagotavlja večjo možnosti prilagodljivosti in prilagajanja za razvijalce.
Če povzamemo, je Deepseek-R1 bolj spreten pri ravnanju s kompleksnim reševanjem problemov, ki temelji na pravilih zaradi svoje specializirane arhitekture in procesa usposabljanja, osredotočenega na strukturirano sklepanje. Poveljstvo R, čeprav je konkurenčno pri sklepanju nalog, bolj presega izkoriščanje zunanjega znanja in integracije orodij.
Navedbe:
[1] https://kili-technology.com/Large-language-models-llms/undermarating-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/Rule Based%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-basesed-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390