Deepseek-R1 und Command R sind beide fortgeschrittene Großsprachenmodelle, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihrem Ansatz zur Argumentationsfunktionen.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 ist ein 671 Milliarden Parametermischungsmischungsmischungsmischung (MOE), wobei nur 37 Milliarden Parameter pro Token aktiviert sind, wodurch es im Vergleich zu ähnlichen großen Modellen ressourceneffizient ist [3] [4]. Es wird mit großem Maßstab mit großem Maßstab (RL) ausgebildet, das sich auf die Entwicklung von Argumentationsfunktionen durch Selbstentdeckung und Verfeinerung von Argumentationsstrategien im Laufe der Zeit konzentriert [1] [4]. Dieser Ansatz ermöglicht es Deekseek-R1, in Aufgaben zu übertreffen, die logische Inferenz, Überlegungsketten und Echtzeitentscheidungen erfordern, z. B. die Lösung von Mathematik auf hoher Ebene, das Erzeugen von ausgefeiltem Code und das Aufbrechen komplexer wissenschaftlicher Fragen [4] [7].
Das Training von Deepseek-R1 umfasst zwei RL-Stufen und zwei SFT-Stufen (beaufsichtigte Feinabstimmungen). Die erste RL -Stufe hilft, verbesserte Argumentationsmuster zu entdecken, während der zweite diese Muster verfeinert und mit den menschlichen Vorlieben ausrichtet [7]. Dieses mehrstufige Training verbessert die Fähigkeit des Modells, komplexe Argumentationsaufgaben auszuführen, und bietet hochmoderne Leistung für die Argumentation Benchmarks [7].
Befehl r
Command R, entwickelt von Cohere, ist ein 35-Milliarden-Parametermodell, das sich in den Funktionen der agebruft-generalen Generation (RAG) und den Werkzeugnutzungsfunktionen auszeichnet [5] [8]. Es ist für Aufgaben wie Argumentation, Zusammenfassung und Fragen zur Beantwortung von Fragen optimiert und konzentriert sich stark auf mehrsprachige Unterstützung in zehn Primärsprachen [5] [8]. Die Architektur von Befehl R ermöglicht die effiziente Verarbeitung langwieriger Dokumente und komplexer Abfragen dank der umfangreichen Kontextlänge von 128.000 Token [5] [8].
Das Training von Befehl R enthält ein beaufsichtigtes Feinabstimmungs- und Präferenztraining, sodass es Antworten generieren kann, die auf mitgelieferten Dokumentenausschnitten beruhen. Dieses Modell ist besonders in Bezug auf Multi-Hop-Argumentationsaufgaben geschickt und zeigt eine starke Leistung sowohl bei Wikipedia-basierten als auch auf internetbasierten Abfragen [5] [8]. Seine Lag -Fähigkeiten machen es für Anwendungen wertvoll, die ein genaues Abrufen von Informationen und die Integration in Antworten erfordern [2] [5].
Schlüsselunterschiede
-Trainingsansatz: Deepseek-R1 stützt sich stark auf das Lernen der Verstärkung, um Argumentationsfunktionen zu entwickeln, während Befehl R eine Kombination aus beaufsichtigter Feinabstimmung und Präferenztraining verwendet, um seine Leistung in Lappen und mehrsprachigen Aufgaben zu verbessern [1] [5].
-Modellarchitektur: Deepseek-R1 verwendet eine Architektur der Experten, die sehr skalierbar und effizient ist, während der Befehl R eine optimierte Transformatorarchitektur verwendet [3] [5].
-Argumentation Focus: Deepseek-R1 ist speziell so konzipiert, dass sie sich in logischer Inferenz und dem Gedankenketten überkleiden und es für komplexe STEM-Aufgaben geeignet machen. Im Gegensatz dazu zeichnet sich Befehl R in Multi-Hop-Argumentation und Lappenaufgaben aus, bei denen Informationen aus mehreren Quellen integriert werden [4] [5].
- Mehrsprachiger Support: Command R bietet umfangreiche mehrsprachige Fähigkeiten, die die Generation in zehn Sprachen unterstützt, während Deepseek-R1 in seinem Design nicht mehrsprachig untersteht [5] [8].
-Verfügbarkeit von Open Source: Deepseek-R1 ist Open-Source, mit dem Forscher den Code inspizieren und ändern können, während der Code von Befehl R nicht öffentlich verfügbar ist [3] [6].
Zitate:
[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-peepdive
[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-i-i-language-processing-setting-new-stand-foring---Generation-and-and-and-and-and-and-d-capabies/