Deepseek-R1 et Command R sont tous deux des modèles avancés de grande langue, mais ils diffèrent considérablement dans leur approche des capacités de raisonnement.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 est un modèle de mélange de paramètres de 671 milliards de paramètres (MOE), avec seulement 37 milliards de paramètres activés par jeton, ce qui le rend économe en ressources par rapport aux modèles similaires [3] [4]. Il est formé en utilisant l'apprentissage par renforcement à grande échelle (RL), qui se concentre sur le développement de capacités de raisonnement par la découverte de soi et le raffinement des stratégies de raisonnement au fil du temps [1] [4]. Cette approche permet à Deepseek-R1 d'exceller dans les tâches nécessitant une inférence logique, un raisonnement en chaîne de pensées et une prise de décision en temps réel, tels que la résolution des mathématiques de haut niveau, la génération de code sophistiqué et la rupture de questions scientifiques complexes [4] [7].
La formation de Deepseek-R1 implique deux étapes RL et deux étapes de réglage fin supervisées (SFT). La première étape RL aide à découvrir des modèles de raisonnement améliorés, tandis que le second affine ces modèles et les aligne sur les préférences humaines [7]. Cette formation en plusieurs étapes améliore la capacité du modèle à effectuer des tâches de raisonnement complexes et fournit des performances de pointe sur des références de raisonnement [7].
Commande R
Command R, développé par Cohere, est un modèle de paramètres de 35 milliards qui excelle dans la génération (Rag) et les capacités d'utilisation des outils [5] [8]. Il est optimisé pour des tâches telles que le raisonnement, le résumé et la réponse aux questions, avec un fort accent sur le support multilingue dans dix langues principales [5] [8]. L'architecture de Command R permet un traitement efficace de documents longs et de requêtes complexes, grâce à sa longueur de contexte étendue de 128k jetons [5] [8].
La formation de Command R comprend une formation sur les réglages fins et les préférences supervisés, lui permettant de générer des réponses fondées sur des extraits de documents fournis. Ce modèle est particulièrement apte aux tâches de raisonnement multi-HOP et démontre de fortes performances sur les requêtes basées sur Wikipedia et basées sur Internet [5] [8]. Ses capacités de chiffon le rendent précieuse pour les applications nécessitant une récupération précise des informations et une intégration dans les réponses [2] [5].
Différences clés
- Approche de la formation: Deepseek-R1 s'appuie fortement sur l'apprentissage du renforcement pour développer des capacités de raisonnement, tandis que Command R utilise une combinaison de format final et de préférence supervisé pour améliorer ses performances dans le chiffon et les tâches multilingues [1] [5].
- Architecture du modèle: Deepseek-R1 utilise une architecture de mélange d'Experts, qui est très évolutive et efficace, tandis que Command R utilise une architecture de transformateur optimisée [3] [5].
- Focus du raisonnement: Deepseek-R1 est spécialement conçu pour exceller dans l'inférence logique et le raisonnement de la chaîne de pensées, ce qui le rend adapté à des tâches de tige complexes. En revanche, la commande R excelle dans le raisonnement multi-HOP et les tâches de chiffon, qui impliquent l'intégration d'informations de plusieurs sources [4] [5].
- Prise en charge multilingue: Command R offre des capacités multilingues étendues, supportant la génération en dix langues, tandis que Deepseek-R1 ne met pas l'accent sur le support multilingue dans sa conception [5] [8].
- Disponibilité open source: Deepseek-R1 est open-source, permettant aux chercheurs d'inspecter et de modifier le code, tandis que le code de Command R n'est pas accessible au public [3] [6].
Citations:
[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-epdive
[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] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-new-standards-for-multilinghe-geneneration-anding-capabilities/