A DeepSeek-R1 és az R parancs egyaránt fejlett nagy nyelvű modellek (LLM), amelynek célja a komplex feladatok kezelése, ám eltérően közelítik meg a problémamegoldást, különösen a szabályalapú rendszerek esetében.
A DeepSeek-R1 megközelítése a szabályalapú problémamegoldáshoz
A DeepSeek-R1-et kifejezetten a strukturált érvelés és a problémamegoldás kiemelésére tervezték, és a megerősítési tanulást (RL) kihasználják annak képességeinek fejlesztése érdekében. Szabály-alapú jutalmazási rendszert használ az érvelési lépéseinek helyességének értékelésére, amely elősegíti a problémamegoldó stratégiák időbeli finomítását. Ez a modell különösen ügyes a fejlett érvelést igénylő feladatoknál, mint például a matematikai és logikai érvelés, a kódolási kihívások és a tudományos elemzés.
A DeepSeek-R1 architektúrája olyan funkciókat tartalmaz, mint a többfejű látens figyelem és a terheléselosztási stratégiák, amelyek lehetővé teszik a hatékony következtetéseket és a nagy teljesítményt a különféle feladatok során. A modell azon képessége, hogy a bemenet különböző részeire összpontosítson, egyidejűleg javítja képességét az összetett minták és kapcsolatok megtanulására, így jól illeszkedik a bonyolult szabályalapú rendszerek kezelésére.
Ezenkívül a DeepSeek-R1 egy gondolat-érvelési folyamatot alkalmaz, ahol közbenső lépéseket generál, mielőtt végleges választ adna. Ez a megközelítés lehetővé teszi az emberszerű érvelés utánozását azáltal, hogy bonyolult problémákat kezelhető részlépésekké bontja, jól igazítva a szabályalapú problémamegoldó módszerekhez.
Command R megközelítése a szabályalapú problémamegoldáshoz
Az R parancs viszont továbbfejleszti a többnyelvű visszakereséssel ellátott generáció (RAG) és a szerszámhasználati képességekkel. Miközben kiemelkedik a matematikai, kód- és érvelési feladatokban, elsődleges erősségei abban rejlenek, hogy képesek a szöveges létrehozására a külső tudás -visszakeresés és az eszköz integrációja alapján. Az R parancs nem kifejezetten a szabályalapú rendszerekre összpontosít, ugyanúgy, mint a DeepSeek-R1, mivel inkább a külső információk kiaknázására irányul a válaszok növelése érdekében.
A Command R teljesítménye a szabályalapú problémamegoldásban versenyképes, de nem alkalmaz kifejezetten olyan szabályalapú jutalmazási rendszert, mint a DeepSeek-R1. Ehelyett a RAG -képességeire támaszkodik a külső forrásokból származó releváns információk beépítésére, amelyek közvetett módon segíthetnek a komplex problémák megoldásában további kontextus vagy adatok megadásával.
A komplex szabályalapú problémamegoldás kezelésének összehasonlítása
-A megerősítés tanulás és a szabályalapú rendszerek: A DeepSeek-R1 inkább a komplex szabályalapú rendszerek kezelésére szolgál, mivel a megerősítés tanulását és a szabályalapú jutalommechanizmust széles körben használja. Ez lehetővé teszi az érvelési stratégiák önállóan finomítását, különösképpen hatékonyan a strukturált problémamegoldást igénylő feladatokban.
- Teljesítmény és specializáció: Míg az R parancs jól teljesít az érvelési feladatokban, erősségei jobban igazodnak a külső tudás és az eszköz integrációjának kihasználásával. A DeepSeek-R1-et azonban kifejezetten úgy tervezték, hogy kiemelkedjen olyan feladatokban, amelyek mély érvelést és problémamegoldó képességeket igényelnek.
- Költség és akadálymentesség: Az R parancs lényegesen olcsóbb, mint a DeepSeek-R1 mind a bemeneti, mind a kimeneti tokeneknél, ami jobban elérhetővé teszi az alkalmazásokhoz, ahol a költség jelentős tényező. A DeepSeek-R1 nyílt forrású jellege azonban nagyobb rugalmasságot és testreszabási lehetőségeket kínál a fejlesztők számára.
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 jobban megfelel a komplex szabály-alapú problémamegoldás kezelésében, mivel speciális architektúrája és képzési folyamata a strukturált érvelésre összpontosít. Az R parancsnokság, bár versenyképes az érvelési feladatokban, jobban kiemelkedik a külső ismeretek és az eszköz integrációjának kihasználásában.
Idézetek:
[1] https://kili-technology.com/large-ganguage-models-llms/understinging-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/CSC466/paper%20Sources/RULE-APARTA
[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-aut-system-for-process-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390