ما هي الاختلافات الرئيسية في قدرات التفكير بين Deepseek-R1 و Command R

Deepseek-R1

Deepseek-R1 هو نموذج 671 مليار من الخبراء (MOE) ، حيث يتم تنشيط 37 مليار معلمة فقط لكل رمز ، مما يجعل تكنولوجيا المعلومات موفرة للموارد مقارنة بالنماذج الكبيرة المماثلة [3] [4]. يتم تدريبه باستخدام التعلم التعزيز على نطاق واسع (RL) ، والذي يركز على تطوير قدرات التفكير من خلال اكتشاف الذات وصقل استراتيجيات التفكير بمرور الوقت [1] [4]. يتيح هذا النهج Deepseek-R1 التفوق في المهام التي تتطلب الاستدلال المنطقي ، وسلسلة التفكير ، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي ، مثل حل الرياضيات عالية المستوى ، وتوليد رمز متطور ، وتحطيم الأسئلة العلمية المعقدة [4] [7].

يتضمن تدريب Deepseek-R1 مرحلتين RL ومرحلتين خاضعتين للضوء (SFT). تساعد مرحلة RL الأولى في اكتشاف أنماط التفكير المحسنة ، في حين أن الثانية تقوم بتحسين هذه الأنماط وتتوافق معها مع تفضيلات الإنسان [7]. يعزز هذا التدريب متعدد المراحل من قدرة النموذج على أداء مهام التفكير المعقدة ويوفر أداءً حديثًا على معايير التفكير [7].

command r

Command R ، الذي تم تطويره بواسطة Cohere ، هو نموذج 35 مليار معلمة يتفوق في الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) وقدرات استخدام الأدوات [5] [8]. تم تحسينه للمهام مثل التفكير والتلخيص والإجابة على الأسئلة ، مع التركيز القوي على الدعم متعدد اللغات عبر عشر لغات أولية [5] [8]. تسمح بنية Command R بمعالجة فعالة للوثائق الطويلة والاستعلامات المعقدة ، وذلك بفضل طول سياقها الواسع البالغ 128 كيلو رموز [5] [8].

يتضمن تدريب Command R التغذية الخاضعة للإشراف والتدريب على التفضيل ، مما يتيح له إنشاء ردود على قواعد المستندات الموردة. هذا النموذج رائع بشكل خاص في مهام التفكير المتعددة القوانين ويوضح أداءً قوياً في كل من الاستعلامات القائمة على ويكيبيديا القائمة على الإنترنت [5] [8]. إمكانياتها للخرقة تجعلها ذات قيمة للتطبيقات التي تتطلب استرجاعًا دقيقًا للمعلومات والتكامل في الاستجابات [2] [5].

الاختلافات الرئيسية

-نهج التدريب: يعتمد Deepseek-R1 بشكل كبير على التعلم التعزيز لتطوير قدرات التفكير ، بينما يستخدم Command R مزيجًا من التدريب الخاضع للإشراف والتفضيل لتعزيز أدائها في المهام الخفيفة والمتعددة اللغات [1] [5].

-بنية النموذج: تستخدم Deepseek-R1 بنية مزيج من الخبراء ، والتي هي قابلة للتطوير وفعالة للغاية ، في حين أن Command R يستخدم بنية محول محسّنة [3] [5].

-التركيز المنطقي: تم تصميم Deepseek-R1 خصيصًا للتفوق في الاستدلال المنطقي وسلسلة التفكير ، مما يجعله مناسبًا للمهام المعقدة للعلوم والتكنولوجيا والعلوم والتكنولوجيا. في المقابل ، تتفوق الأمر في مهام التفكير المتعدد القفاز والمهام ، والتي تتضمن دمج المعلومات من مصادر متعددة [4] [5].

- الدعم متعدد اللغات: يوفر Command R إمكانات واسعة متعددة اللغات ، ودعم التوليد بعشر لغات ، في حين أن Deepseek-R1 لا يؤكد الدعم متعدد اللغات في تصميمه [5] [8].

-توافر المصدر المفتوح: DeepSeek-R1 مفتوح المصدر ، مما يسمح للباحثين بفحص الكود وتعديله ، في حين أن رمز الأمر R غير متاح للجمهور [3] [6].

الاستشهادات:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/Coleherforai/c4ai-command-r-v01
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepeek-r1/command-r-08-2024
[4] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[5] https://openlaboratory.ai/models/Command-r
[6] https://docsbot.ai/models/compare/Command-R-08-2024/deepseek-r1
[7] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-language-model-capabilities
[8]