Το Deepseek-R1 και το Command R είναι και τα δύο προχωρημένα μεγάλα μοντέλα γλωσσών, αλλά διαφέρουν σημαντικά στην προσέγγισή τους στις δυνατότητες συλλογισμού.
Deepseek-R1
Το Deepseek-R1 είναι ένα μοντέλο μίγματος παραμέτρων 671 δισεκατομμυρίων παραμέτρων (MOE), με μόνο 37 δισεκατομμύρια παραμέτρους ενεργοποιημένες ανά διακριτικό, καθιστώντας την απόδοση-αποδοτική σε σύγκριση με παρόμοια μεγάλα μοντέλα [3] [4]. Εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας μάθηση ενίσχυσης μεγάλης κλίμακας (RL), η οποία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη δυνατοτήτων συλλογιστικής μέσω της αυτοανακάλυψης και της βελτίωσης των στρατηγικών συλλογισμού με την πάροδο του χρόνου [1] [4]. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στο Deepseek-R1 να υπερέχει σε καθήκοντα που απαιτούν λογική συμπερίληψη, λογική αλυσίδα σκέψης και λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο, όπως η επίλυση των μαθηματικών υψηλού επιπέδου, η δημιουργία εξελιγμένου κώδικα και η διάσπαση σύνθετων επιστημονικών ερωτήσεων [4] [7].
Η κατάρτιση του Deepseek-R1 περιλαμβάνει δύο στάδια RL και δύο εποπτευόμενα στάδια ρύθμισης (SFT). Το πρώτο στάδιο RL βοηθά στην ανακάλυψη βελτιωμένων προτύπων συλλογιστικής, ενώ το δεύτερο βελτιώνει αυτά τα πρότυπα και τα ευθυγραμμίζει με τις ανθρώπινες προτιμήσεις [7]. Αυτή η εκπαίδευση πολλαπλών σταδίων ενισχύει την ικανότητα του μοντέλου να εκτελεί σύνθετα καθήκοντα συλλογισμού και παρέχει υπερσύγχρονες επιδόσεις σε σημεία αναφοράς λογικής [7].
εντολή r
Η Command R, που αναπτύχθηκε από τη CoHere, είναι ένα μοντέλο παραμέτρων 35 δισεκατομμυρίων που υπερέχει σε γενιά ανάκτησης (RAG) και δυνατότητες χρήσης εργαλείων [5] [8]. Είναι βελτιστοποιημένο για εργασίες όπως η συλλογιστική, η συνοπτική και η απάντηση ερωτήσεων, με έντονη έμφαση στην πολυγλωσσική υποστήριξη σε δέκα πρωτογενείς γλώσσες [5] [8]. Η αρχιτεκτονική της Command R επιτρέπει την αποτελεσματική επεξεργασία μακρών εγγράφων και σύνθετων ερωτημάτων, χάρη στο εκτεταμένο χρονικό διάστημα των 128K Tokens [5] [8].
Η κατάρτιση της Command R περιλαμβάνει την εποπτευόμενη εκπαίδευση και την κατάρτιση προτιμήσεων, επιτρέποντάς του να δημιουργήσει απαντήσεις βασισμένες σε παρεχόμενα αποσπάσματα εγγράφων. Αυτό το μοντέλο είναι ιδιαίτερα έμπειρο σε καθήκοντα συλλογισμού πολλαπλών hop και επιδεικνύει ισχυρές επιδόσεις τόσο σε ερωτήματα που βασίζονται σε Wikipedia όσο και με το Διαδίκτυο [5] [8]. Οι δυνατότητες του κουρέματος καθιστούν πολύτιμη για εφαρμογές που απαιτούν ακριβή ανάκτηση πληροφοριών και ενσωμάτωση σε απαντήσεις [2] [5].
βασικές διαφορές
-Προσέγγιση κατάρτισης: Το DeepSeeek-R1 βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στην ενίσχυση της μάθησης για την ανάπτυξη δυνατοτήτων συλλογιστικής, ενώ η Command R χρησιμοποιεί ένα συνδυασμό εποπτευόμενης εκκίνησης και κατάρτισης προτιμήσεων για να βελτιώσει την απόδοσή της σε κουρέλια και πολύγλωσσα καθήκοντα [1] [5].
-Μοντέλο Αρχιτεκτονική: Το DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί ένα μείγμα της αρχιτεκτονικής, η οποία είναι εξαιρετικά κλιμακωτή και αποτελεσματική, ενώ η Command R χρησιμοποιεί μια βελτιστοποιημένη αρχιτεκτονική μετασχηματιστή [3] [5].
-Focus Focus: Το Deepseek-R1 έχει σχεδιαστεί ειδικά για να υπερέχει σε λογική συμπερίληψη και συλλογιστική αλυσίδας σκέψης, καθιστώντας την κατάλληλη για σύνθετα καθήκοντα STEM. Αντίθετα, η Command R υπερέχει σε εργασίες συλλογισμού πολλαπλών hop και κουρέλι, τα οποία περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση πληροφοριών από πολλαπλές πηγές [4] [5].
- Πολύγλωσση υποστήριξη: Η Command R προσφέρει εκτεταμένες πολύγλωσσες δυνατότητες, υποστήριξη γενιάς σε δέκα γλώσσες, ενώ η DeepSeeek-R1 δεν δίνει έμφαση στην πολύγλωσση υποστήριξη στο σχεδιασμό της [5] [8].
-Διαθεσιμότητα ανοιχτού κώδικα: Το DeepSeeek-R1 είναι ανοιχτό κώδικα, επιτρέποντας στους ερευνητές να επιθεωρούν και να τροποποιούν τον κώδικα, ενώ ο κωδικός της εντολής R δεν είναι διαθέσιμος στο κοινό [3] [6].
Αναφορές:
[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-papabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-arameter-revolution-in-ai-language-setting-new-standards-for-multiledual-reasoning-capabilities/