DeepSeek-R1 a Command R jsou pokročilé modely velkých jazyků, ale výrazně se liší ve svém přístupu k schopnostem uvažování.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 je model směsi expertů 671 miliard parametrů (MOE), s pouze 37 miliardami parametrů aktivovaných podle tokenu, což činí IT zdroje efektivní ve srovnání s podobně velkými modely [3] [4]. Je trénován pomocí rozsáhlého výztužného učení (RL), které se zaměřuje na rozvoj schopností uvažování prostřednictvím sebepoznání a zdokonalení strategií uvažování v průběhu času [1] [4]. Tento přístup umožňuje DeepSeek-R1 vyniknout v úkolech vyžadujících logické odvození, uvažování řetězce a rozhodování v reálném čase, jako je řešení matematiky na vysoké úrovni, generování sofistikovaného kódu a rozkládání složitých vědeckých otázek [4] [7].
Trénink DeepSeek-R1 zahrnuje dvě fáze RL a dvě fáze pod dohledem jemného doladění (SFT). První fáze RL pomáhá objevovat zlepšené vzorce uvažování, zatímco druhý zdokonaluje tyto vzorce a vyrovná je s lidskými preferencemi [7]. Toto vícestupňové školení zvyšuje schopnost modelu provádět složité úkoly uvažování a poskytuje nejmodernější výkon na benchmarcích uvažování [7].
Command r
Command R, vyvinutý společností Cohere, je model parametrů 35 miliard, který vyniká ve schopnostech vyhledávání generace (RAG) a použití nástroje [5] [8]. Je optimalizován pro úkoly, jako je zdůvodnění, shrnutí a odpověď na otázky, se silným zaměřením na vícejazyčnou podporu napříč deseti primárními jazyky [5] [8]. Architektura příkazu R umožňuje efektivní zpracování zdlouhavých dokumentů a složitých dotazů díky rozsáhlé délce kontextu 128K žetonů [5] [8].
Školení příkazu R zahrnuje pod dohledem jemného doladění a preferenčního tréninku, což mu umožňuje generovat odpovědi založené v dodaných úryvkách dokumentů. Tento model je obzvláště zběhlý u úkolů s více hopovými uvažováními a ukazuje silný výkon jak na dotazech založených na Wikipedii, tak na internetu [5] [8]. Díky jeho schopnostem RAG jsou cenné pro aplikace vyžadující přesné získávání informací a integraci do odpovědí [2] [5].
Klíčové rozdíly
-Přístup k tréninku: DeepSeek-R1 se silně spoléhá na učení zesílení k rozvoji schopností uvažování, zatímco Command R používá kombinaci podřízeného jemného a preferenčního tréninku, aby se zvýšil jeho výkon v RAG a vícejazyčných úkolech [1] [5].
-Modelová architektura: DeepSeek-R1 používá architekturu směsi expertů, která je vysoce škálovatelná a efektivní, zatímco příkaz r používá optimalizovanou architekturu transformátoru [3] [5].
-Zaměření na zdůvodnění: DeepSeek-R1 je speciálně navržen tak, aby vynikl v logickém inferenci a uvažování řetězce, což je vhodné pro složité úkoly STEM. Naproti tomu příkaz R vyniká v více-hopových uvažování a hadrových úkolech, které zahrnují integraci informací z více zdrojů [4] [5].
- Vícejazyčná podpora: Command R nabízí rozsáhlé vícejazyčné schopnosti, podporující generaci v deseti jazycích, zatímco DeepSeek-R1 ve svém návrhu nezdůrazňuje vícejazyčnou podporu [5] [8].
-Dostupnost otevřeného zdroje: DeepSeek-R1 je open-source, což umožňuje vědcům kontrolovat a upravit kód, zatímco kód příkazu R není veřejně dostupný [3] [6].
Citace:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforai/c4ai-command-r-v01
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[5] https://openlaboratory.ai/models/command-R
[6] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[7] https://www.digitaliocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-Language-Model-CAPABILITIELITY
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-ommand-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-i-ai-language-processing-se-Seanual-avensing-avensing-avensing-avensing-aresing-aresing-capapabitions/