Deepseek-R1 ja Command R on mõlemad arenenud suured keelemudelid (LLM-id), mis on loodud keerukate ülesannete lahendamiseks, kuid nad lähenevad probleemide lahendamisele erinevalt, eriti kui tegemist on reeglipõhiste süsteemide osas.
Deepseek-R1 lähenemisviis reeglipõhisele probleemide lahendamisele
Deepseek-R1 on spetsiaalselt loodud silma paista struktureeritud mõttekäikude ja probleemide lahendamise, tugevdusõppe (RL) võimendamisel oma võimaluste arendamiseks. See kasutab reeglitepõhist tasusüsteemi, et hinnata oma arutluskäikude õigsust, mis aitab aja jooksul oma probleemide lahendamise strateegiaid täpsustada. See mudel on eriti osav täiustatud mõttekäikude vajalike ülesannete osas, näiteks matemaatiline ja loogiline mõttekäik, kodeerimisprobleemid ja teaduslik analüüs.
Deepseek-R1 arhitektuur sisaldab selliseid funktsioone nagu mitmepeaga varjatud tähelepanu ja koormuse tasakaalustamise strateegiad, mis võimaldavad tõhusaid järeldusi ja suurt jõudlust erinevates ülesannetes. Mudeli võime keskenduda sisendi erinevatele osadele suurendab samaaegselt oma võimet õppida keerulisi mustreid ja suhteid, muutes selle hästi sobivaks keerukate reeglitepõhiste süsteemide käsitlemiseks.
Lisaks kasutab Deepseek-R1 läbimõeldud mõttekäiku, kus enne lõpliku vastuse andmist genereerib see vaheetappe. See lähenemisviis võimaldab tal jäljendada inimlikke mõttekäike, jagades keerulised probleemid hallatavateks alam-etappideks, vastates hästi reeglipõhiste probleemide lahendamise metoodikatega.
käsk R reeglipõhisele probleemide lahendamisele
Käsk R seevastu täiustatakse mitmekeelse otsinguga austatud genereerimise (RAG) ja tööriistade kasutamise võimalustega. Kuigi see paistab silma matemaatika, koodi ja mõttekäikude osas, seisnevad selle peamised tugevused võime genereerida teksti väliste teadmiste otsimise ja tööriistade integreerimise põhjal. Command R ei keskendu konkreetselt reeglipõhistele süsteemidele samamoodi nagu DeepSEEK-R1, kuna see on rohkem suunatud välise teabe võimendamiseks oma vastuste suurendamiseks.
Command R jõudlus reeglipõhises probleemide lahendamisel on konkurentsivõimeline, kuid see ei kasuta selgesõnaliselt reeglipõhist tasusüsteemi nagu Deepseek-R1. Selle asemel tugineb ta oma kaltsuvõimalustele välistest allikatest pärit asjakohase teabe kaasamiseks, mis võib kaudselt aidata keerukate probleemide lahendamisel, pakkudes täiendavat konteksti või andmeid.
Kompleksse reeglipõhise probleemide lahendamise võrdlus
-Tugevdamise õppimine ja reeglipõhised süsteemid: DeepSEEK-R1 on rohkem spetsialiseerunud keerukate reeglitepõhiste süsteemide käitlemisele tänu sellele, et ta ulatuslikult tugevdusõppe kasutamine ja reeglitepõhine tasumehhanism kasutab. See võimaldab tal täpsustada oma põhjendusstrateegiaid autonoomselt, muutes selle eriti tõhusaks ülesannetes, mis nõuavad struktureeritud probleemide lahendamist.
- jõudlus ja spetsialiseerumine: Ehkki käsk R täidab arutlustes hästi, on selle tugevused rohkem kooskõlas väliste teadmiste ja tööriistade integreerimisega. Deepseek-R1 on aga spetsiaalselt loodud silmapaistvate ülesannete täitmiseks, mis nõuavad sügavat mõttekäiku ja probleemide lahendamise võimalusi.
- Kulud ja juurdepääsetavus: käsk R on nii sisend- kui ka väljundmärkide korral märkimisväärselt odavam kui DeepSEEK-R1, mis võib muuta selle rakenduste jaoks kättesaadavamaks, kus hind on oluline tegur. Deepseek-R1 avatud lähtekoodiga loodus pakub arendajatele suuremat paindlikkust ja kohandamisvõimalusi.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseek-R1 on keerulisem keerukate reeglitepõhise probleemide lahendamise käsitlemisel tänu oma spetsialiseeritud arhitektuuri- ja koolitusprotsessile, mis on keskendunud struktureeritud mõttekäikudele. Käsk R, ehkki konkurentsivõimeline ülesannete osas, silma paistab rohkem väliste teadmiste ja tööriistade integreerimise võimendamisel.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
]
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[6] https://www.cflowapps.com/rule-põhine--ystem-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390