DeepSeek-R1 ja komento R ovat molemmat edistyneitä suuria kielimalleja, mutta ne eroavat merkittävästi lähestymistapaansa päättelyominaisuuksiin.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 on 671 miljardin parametrien seosten seos (MOE) -malli, jonka vain 37 miljardia parametria on aktivoitu tunnusta kohti, mikä tekee siitä resurssitehokkaan verrattuna samankaltaisesti suuriin malleihin [3] [4]. Se on koulutettu käyttämällä laajamittaista vahvistusoppimista (RL), joka keskittyy päättelyominaisuuksien kehittämiseen itsensä löytämisen ja päättelystrategioiden parantamisen avulla ajan myötä [1] [4]. Tämä lähestymistapa sallii DeepSek-R1: n menestyä tehtävissä, jotka vaativat loogista päätelmää, ajatetun ketjun päättelyä ja reaaliaikaisen päätöksentekoa, kuten korkean tason matematiikan ratkaiseminen, hienostuneen koodin tuottaminen ja monimutkaisten tieteellisten kysymysten hajottaminen [4] [7].
Deepseek-R1: n koulutukseen sisältyy kaksi RL-vaihetta ja kaksi valvottua hienosäätöä (SFT). Ensimmäinen RL -vaihe auttaa löytämään parannetut päättelymallit, kun taas toinen tarkentaa näitä malleja ja kohdistaa ne ihmisen mieltymyksiin [7]. Tämä monivaiheinen koulutus parantaa mallin kykyä suorittaa monimutkaisia päättelytehtäviä ja tarjoaa huipputeknistä suorituskykyä perustelujen vertailuarvoissa [7].
komento r
COORE: n kehittämä komento R on 35 miljardin parametrimalli, joka on erinomainen hakuvalmistetussa sukupolvessa (RAG) ja työkalujen käyttöominaisuuksissa [5] [8]. Se on optimoitu tehtäviin, kuten päättely, yhteenveto ja kysymyksen vastaaminen, keskittyen voimakkaasti monikieliseen tukeen kymmenen ensisijaisen kielen välillä [5] [8]. Komennon R: n arkkitehtuuri mahdollistaa pitkien asiakirjojen ja monimutkaisten kyselyjen tehokkaan käsittelyn, koska sen laaja kontekstin pituus on 128K tokenia [5] [8].
Komento R: n koulutus sisältää valvotun hienosäätö- ja mieltymyksen koulutuksen, jonka avulla se voi tuottaa vastauksia, jotka on perustettu toimitettuihin asiakirjojen katkelmiin. Tämä malli on erityisen taitava multi-hop-päättelytehtävissä ja osoittaa vahvan suorituskyvyn sekä Wikipediapohjaisissa että Internet-pohjaisissa kyselyissä [5] [8]. Sen RAG -ominaisuudet tekevät siitä arvokkaan sovelluksissa, jotka vaativat tarkkaa tiedonhakua ja integrointia vastauksiin [2] [5].
keskeiset erot
-Koulutuslähestymistapa: DeepSek-R1 riippuu voimakkaasti vahvistusoppimisesta päättelyominaisuuksien kehittämiseksi, kun taas komento R käyttää yhdistelmää valvottujen hienosäätö- ja mieltymyksen koulutuksen yhdistelmää sen suorituskyvyn parantamiseksi rag- ja monikielisissä tehtävissä [1] [5].
-Malli-arkkitehtuuri: DeepSek-R1 käyttää kokeilun seoksen arkkitehtuuria, joka on erittäin skaalautuva ja tehokas, kun taas komento R käyttää optimoitua muuntajaarkkitehtuuria [3] [5].
-Perustelukeskelu: DeepSek-R1 on erityisesti suunniteltu menestymään loogisissa päätelmissä ja ajatellut päättelyt, mikä tekee siitä sopivan monimutkaisiin STEM-tehtäviin. Sitä vastoin komento R on erinomainen monihopan päättelyssä ja RAG-tehtävissä, joihin sisältyy tiedon integrointi useista lähteistä [4] [5].
- Monikielinen tuki: Command R tarjoaa laajat monikieliset ominaisuudet, tuen tuotanto kymmenen kielellä, kun taas Deepseek-R1 ei korosta monikielistä tukea suunnittelussaan [5] [8].
-Avoimen lähdekoodin saatavuus: DeepSeek-R1 on avoimen lähdekoodin, jonka avulla tutkijat voivat tarkastaa ja muokata koodia, kun taas komennon R: n koodi ei ole julkisesti saatavilla [3] [6].
Viittaukset:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/coeereforai/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/deeptseek-r1
.
.