DeepSeek-R1 та Command R-це вдосконалені великі мови (LLMS), розроблені для вирішення складних завдань, але вони наближаються до вирішення проблем, особливо якщо мова йде про системи, засновані на правилах.
підхід DeepSeek-R1 до вирішення проблем
DeepSeek-R1 спеціально розроблений для успіху в структурованих міркуваннях та вирішенні проблем, використовуючи навчання підкріплення (RL) для розвитку своїх можливостей. Він використовує систему винагород на основі правил для оцінки правильності своїх кроків міркувань, що допомагає вдосконалити свої стратегії вирішення проблем з часом. Ця модель особливо вміла в завданнях, що вимагають передових міркувань, таких як математичні та логічні міркування, проблеми кодування та науковий аналіз.
Архітектура DeepSeek-R1 включає такі функції, як стратегії багатоголівної латентної уваги та збалансування навантаження, які забезпечують ефективне висновок та високу продуктивність у різних завданнях. Здатність моделі орієнтуватися на різні частини введення одночасно підвищує її здатність вивчати складні закономірності та взаємозв'язки, що робить його добре підходить для обробки складних систем, заснованих на правилах.
Більше того, DeepSeek-R1 використовує процес міркувань з ланцюгом, де він генерує проміжні кроки, перш ніж надати остаточну відповідь. Цей підхід дозволяє йому імітувати міркування, подібні до людини, розбиваючи складні проблеми на керовані підступки, добре узгоджуючись з методологіями вирішення проблем на основі правил.
підхід команди R до вирішення проблем на основі правил
Команда R, з іншого боку, вдосконалюється за допомогою багатомовного покоління, що перевищує пошук (RAG) та можливостей використання інструментів. Незважаючи на те, що він досконалий у завданнях з математики, коду та міркувань, його основні сильні сторони полягають у його здатності генерувати текст на основі зовнішнього пошуку знань та інтеграції інструментів. Команда R спеціально не зосереджується на системах, заснованих на правилах, так само DeepSeek-R1, оскільки він більше спрямований на використання зовнішньої інформації для розширення своїх відповідей.
Виконання командування R у вирішенні проблем на основі правил є конкурентоспроможною, але вона прямо не використовує систему винагород на основі правил, як DeepSeek-R1. Натомість він покладається на свої можливості RAG, щоб включити відповідну інформацію із зовнішніх джерел, що може опосередковано допомогти у вирішенні складних проблем, надаючи додатковий контекст або дані.
Порівняння обробки складних правил вирішення проблем
-Системи навчання та на основі правил: DeepSeek-R1 більше спеціалізується на обробці складних систем, заснованих на правилах, завдяки широкому використанню підсилення та механізму винагороди на основі правил. Це дозволяє йому автономно вдосконалити свої стратегії міркувань, що робить його особливо ефективним у завданнях, які потребують структурованого вирішення проблем.
- Продуктивність та спеціалізація: Хоча команда R працює добре в міркувальних завданнях, його сильні сторони більше узгоджуються з використанням зовнішніх знань та інтеграції інструментів. Однак DeepSeek-R1 спеціально розроблений для успіху в завданнях, які потребують глибоких міркувань та можливостей вирішення проблем.
- Вартість та доступність: Команда R значно дешевша, ніж DeepSeek-R1 як для вхідних, так і для вихідних жетонів, що може зробити його більш доступним для додатків, де вартість є важливим фактором. Однак природа з відкритим кодом DeepSeek-R1 забезпечує більшу гнучкість та варіанти налаштування для розробників.
Підсумовуючи це, DeepSeek-R1 більш вмілий у обробці складного вирішення проблем на основі правил завдяки спеціалізованій архітектурі та навчальному процесі, орієнтованому на структуровані міркування. Команда R, конкурентоспроможний у міркувальних завданнях, більше перевершує використання зовнішніх знань та інтеграції інструментів.
Цитати:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/erstanding-deepeek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20sources/rule наявність%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-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390