Deepseek-R1 en Command R zijn beide geavanceerde grote taalmodellen, maar ze verschillen aanzienlijk in hun benadering van redeneermogelijkheden.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 is een 671 miljard parametermengsel-van-experts (MOE) -model, met slechts 37 miljard parameters geactiveerd per token, waardoor het resource-efficiënt is in vergelijking met vergelijkbare grote modellen [3] [4]. Het wordt getraind met behulp van grootschalige versterkingsleren (RL), dat zich richt op het ontwikkelen van redeneermogelijkheden door zelfontdekking en verfijning van redeneerstrategieën in de loop van de tijd [1] [4]. Met deze benadering kan Deepseek-R1 uitblinken in taken die logische inferentie, redenering van de doek en realtime besluitvorming vereisen, zoals het oplossen van wiskunde op hoog niveau, het genereren van geavanceerde code en het afbreken van complexe wetenschappelijke vragen [4] [7].
De training van Deepseek-R1 omvat twee RL-fasen en twee begeleide fine-tuning (SFT) fasen. De eerste RL -fase helpt verbeterde redeneringspatronen te ontdekken, terwijl de tweede deze patronen verfijnt en ze afstemt met menselijke voorkeuren [7]. Deze multi-fase training verbetert het vermogen van het model om complexe redeneringstaken uit te voeren en biedt state-of-the-art prestaties op redeneerbenchmarks [7].
Command r
Command R, ontwikkeld door CoHere, is een parametermodel van 35 miljard dat uitblinkt in het ophalen van een augmented generatie (RAG) en gereedschapsgebruikmogelijkheden [5] [8]. Het is geoptimaliseerd voor taken zoals redeneren, samenvatten en vragen, met een sterke focus op meertalige ondersteuning in tien primaire talen [5] [8]. De architectuur van Command R maakt een efficiënte verwerking van lange documenten en complexe vragen mogelijk, dankzij de uitgebreide contextlengte van 128K -tokens [5] [8].
De training van commando R omvat onder toezicht van de ondergeleide afstemming en voorkeurstraining, waardoor het antwoorden kan genereren gebaseerd op geleverde documentfragmenten. Dit model is met name bedreven op multi-hop redeneertaken en toont sterke prestaties op zowel op Wikipedia gebaseerde als internetgebaseerde query's [5] [8]. De voddenmogelijkheden maken het waardevol voor applicaties die nauwkeurige informatie -ophalen en integratie vereisen in reacties [2] [5].
Belangrijkste verschillen
-Trainingsaanpak: Deepseek-R1 is sterk afhankelijk van het leren van versterking om redeneermogelijkheden te ontwikkelen, terwijl Command R een combinatie van gecontroleerde verfijning en voorkeurstraining gebruikt om de prestaties in vodden- en meertalige taken te verbeteren [1] [5].
-Modelarchitectuur: DeepSeek-R1 maakt gebruik van een architectuur van het mengsel van experts, die zeer schaalbaar en efficiënt is, terwijl Command R een geoptimaliseerde transformatorarchitectuur gebruikt [3] [5].
-Redeneringsfocus: Deepseek-R1 is specifiek ontworpen om uit te blinken in logische inferentie en redenering van gedachte, waardoor het geschikt is voor complexe stamtaken. Command R-uitstraling daarentegen blinkt uit in multi-hop redenering en voddentaken, die betrekking hebben op het integreren van informatie uit meerdere bronnen [4] [5].
- Multilingual Support: Command R biedt uitgebreide meertalige mogelijkheden, ondersteunende generatie in tien talen, terwijl Deepseek-R1 niet de nadruk legt op meertalige ondersteuning in het ontwerp [5] [8].
-Beschikbaarheid van open source: Deepseek-R1 is open-source, waardoor onderzoekers de code kunnen inspecteren en wijzigen, terwijl de code van commando R niet openbaar beschikbaar is [3] [6].
Citaten:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/coherforai/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-model-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/13/coHere-Ai-unleashes-command-re-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-produce-new-new-Standards-multiling- en Rasing--capability/