Deepseek-R1 ve Komut R, karmaşık görevlerle başa çıkmak için tasarlanmış Gelişmiş Büyük Dil Modelleri (LLMS), ancak özellikle kural tabanlı sistemler söz konusu olduğunda problem çözmeye farklı yaklaşırlar.
Deepseek-R1'in kural tabanlı problem çözme yaklaşımı
Deepseek-R1, yapılandırılmış akıl yürütme ve problem çözme konusunda mükemmel olmak için özel olarak tasarlanmıştır, yeteneklerini geliştirmek için Güçlendirme Öğrenimi'nden (RL) yararlanmak için tasarlanmıştır. Sorun çözme stratejilerini zaman içinde hassaslaştırmaya yardımcı olan akıl yürütme adımlarının doğruluğunu değerlendirmek için kural tabanlı bir ödül sistemi kullanır. Bu model özellikle matematiksel ve mantıksal akıl yürütme, kodlama zorlukları ve bilimsel analiz gibi gelişmiş akıl yürütme gerektiren görevlerde beceriklidir.
Deepseek-R1'in mimarisi, çeşitli görevlerde verimli çıkarım ve yüksek performans sağlayan çok başlı gizli dikkat ve yük dengeleme stratejileri gibi özellikleri içerir. Modelin girdinin farklı kısımlarına odaklanma yeteneği aynı anda karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenme kapasitesini arttırır, bu da karmaşık kural tabanlı sistemleri ele almaya uygun hale getirir.
Dahası, Deepseek-R1, son bir cevap vermeden önce ara adımlar ürettiği bir düşünce zinciri akıl yürütme süreci kullanır. Bu yaklaşım, karmaşık problemleri yönetilebilir alt adımlara parçalayarak, kural tabanlı problem çözme metodolojileri ile iyi hizalayarak insan benzeri akıl yürütmeyi taklit etmesini sağlar.
Komut R'nin kural tabanlı problem çözme yaklaşımı
Öte yandan Reman, çok dilli alımlandırılmış üretim (RAG) ve takım kullanım özellikleri ile geliştirilir. Matematik, kod ve akıl yürütme görevlerinde mükemmel olsa da, birincil güçleri, dış bilgi alma ve araç entegrasyonuna dayalı metin oluşturma yeteneğinde yatmaktadır. Komut R, Deepseek-R1'in yaptığı gibi kural tabanlı sistemlere özel olarak odaklanmaz, çünkü yanıtlarını artırmak için dış bilgileri kullanmaya yöneliktir.
Komut R'nin kural tabanlı problem çözme performansı rekabetçidir, ancak Deepseek-R1 gibi kural tabanlı bir ödül sistemi açıkça kullanmaz. Bunun yerine, ek bağlam veya veri sağlayarak karmaşık problemlerin çözülmesine dolaylı olarak yardımcı olabilecek harici kaynaklardan ilgili bilgileri dahil etmek için bez yeteneklerine dayanır.
Karmaşık kural tabanlı problem çözme işleminin karşılaştırılması
-Takviye öğrenimi ve kural tabanlı sistemler: Deepseek-R1, takviye öğrenimi ve kural tabanlı bir ödül mekanizması kapsamlı kullanımı nedeniyle karmaşık kural tabanlı sistemlerin ele alınmasında daha uzmandır. Bu, akıl yürütme stratejilerini özerk bir şekilde geliştirmesine izin vererek, özellikle yapılandırılmış problem çözme gerektiren görevlerde etkili olmasını sağlar.
- Performans ve uzmanlık: Komut R, akıl yürütme görevlerinde iyi performans gösterirken, güçlü yönleri dış bilgi ve araç entegrasyonundan yararlanmakla daha uyumludur. Bununla birlikte, Deepseek-R1, derin akıl yürütme ve problem çözme yetenekleri gerektiren görevlerde mükemmel olmak için özel olarak tasarlanmıştır.
- Maliyet ve Erişilebilirlik: Komut R, hem giriş hem de çıkış belirteçleri için Deepseek-R1'den önemli ölçüde daha ucuzdur, bu da maliyetin önemli bir faktör olduğu uygulamalar için daha erişilebilir hale getirebilir. Bununla birlikte, Deepseek-R1'in açık kaynaklı doğası, geliştiriciler için daha fazla esneklik ve özelleştirme seçenekleri sunar.
Özetle, Deepseek-R1, yapılandırılmış akıl yürütmeye odaklanan uzman mimarisi ve eğitim süreci nedeniyle karmaşık kurala dayalı problem çözme işleminde daha beceriklidir. Komut R, akıl yürütme görevlerinde rekabetçi olsa da, dış bilgi ve araç entegrasyonundan yararlanmak için daha fazla mükemmeldir.
Alıntılar:
[1] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[2] https://www.cs.oswego.edu/~mgrzenda/csc466/paper%20Sources/rule-conte olur%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-pocess-automation/
[7] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42868390