DeepSeek-R1 og kommando R er begge avancerede store sprogmodeller, men de adskiller sig markant i deres tilgang til ræsonnementsfunktioner.
Deepseek-R1
DeepSeek-R1 er en 671 milliarder parameterblanding af eksperter (MOE) -model, med kun 37 milliarder parametre aktiveret pr. Token, hvilket gør den ressourceeffektiv sammenlignet med lignende store modeller [3] [4]. Det er trænet ved hjælp af storstilet forstærkningslæring (RL), der fokuserer på at udvikle ræsonnementsfunktioner gennem selvopdagelse og forfining af ræsonnementsstrategier over tid [1] [4]. Denne tilgang giver DeepSeek-R1 mulighed for at udmærke sig i opgaver, der kræver logisk inferens, kæde-til-tanke-ræsonnement og beslutningstagning i realtid, såsom at løse matematik på højt niveau, generere sofistikeret kode og nedbryde komplekse videnskabelige spørgsmål [4] [7].
DeepSeek-R1s træning involverer to RL-stadier og to overvågede finjusteringsstad (SFT). Den første RL -fase hjælper med at opdage forbedrede ræsonnementsmønstre, mens det andet forfiner disse mønstre og justerer dem med menneskelige præferencer [7]. Denne flertrinsuddannelse forbedrer modellens evne til at udføre komplekse ræsonnementsopgaver og giver avancerede ydelse på ræsonnement benchmarks [7].
Kommando r
Kommando R, udviklet af Cohere, er en 35 milliarder parametermodel, der udmærker sig i hentning-augmenteret generation (RAG) og værktøjsanvendelsesfunktioner [5] [8]. Det er optimeret til opgaver såsom ræsonnement, opsummering og spørgsmål med spørgsmål med et stærkt fokus på flersproget støtte på tværs af ti primære sprog [5] [8]. Kommando R's arkitektur muliggør effektiv behandling af lange dokumenter og komplekse forespørgsler takket være dens omfattende kontekstlængde på 128K -tokens [5] [8].
Kommando R's træning inkluderer overvåget finjustering og præferencetræning, hvilket gør det muligt for den at generere svar, der er baseret på leverede dokumentuddrag. Denne model er især dygtig til multi-hop ræsonnementsopgaver og demonstrerer stærk ydelse på både Wikipedia-baserede og internetbaserede forespørgsler [5] [8]. Dens RAG -kapaciteter gør det værdifuldt til applikationer, der kræver nøjagtig indhentning af oplysninger og integration i svarene [2] [5].
Nøgleforskelle
-Træningsmetode: DeepSeek-R1 er meget afhængig af forstærkning af læring til at udvikle ræsonnementsfunktioner, mens kommando r bruger en kombination af overvåget finjustering og præferenceuddannelse for at forbedre dens ydeevne i klud og flersprogede opgaver [1] [5].
-Modelarkitektur: Deepseek-R1 anvender en blanding af ekspertersarkitektur, som er meget skalerbar og effektiv, mens kommando r bruger en optimeret transformerarkitektur [3] [5].
-Begrundelsesfokus: DeepSeek-R1 er specifikt designet til at udmærke sig i logisk inferens og taske-tanke-ræsonnement, hvilket gør det velegnet til komplekse stammeopgaver. I modsætning hertil udmærker kommando R sig i multi-hop-ræsonnement og RAG-opgaver, som involverer integration af information fra flere kilder [4] [5].
- Flersproget support: Kommando R tilbyder omfattende flersprogede kapaciteter, der understøtter generation på ti sprog, mens DeepSeek-R1 ikke understreger flersproget støtte i dets design [5] [8].
-Open source-tilgængelighed: DeepSeek-R1 er open source, hvilket giver forskere mulighed for at inspicere og ændre koden, mens kommando R's kode ikke er offentligt tilgængelig [3] [6].
Citater:
[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.digitalocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-language-model-capabilities
*