DeepSeek-R1 e Comando R sono entrambi modelli di linguaggio di grandi dimensioni avanzati, ma differiscono significativamente nel loro approccio alle capacità di ragionamento.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 è un modello di miscela di esperti (MOE) di 671 miliardi di parametri, con soli 37 miliardi di parametri attivati per token, rendendolo efficiente in termini di risorse rispetto ai modelli simili di grandi dimensioni [3] [4]. È addestrato utilizzando l'apprendimento di rinforzo su larga scala (RL), che si concentra sullo sviluppo di capacità di ragionamento attraverso l'auto-scoperta e il perfezionamento delle strategie di ragionamento nel tempo [1] [4]. Questo approccio consente a DeepSeek-R1 di eccellere in compiti che richiedono inferenza logica, ragionamento a catena di pensiero e processo decisionale in tempo reale, come risolvere la matematica di alto livello, generare codice sofisticato e abbattere complesse domande scientifiche [4] [7].
L'addestramento di DeepSeek-R1 prevede due fasi RL e due fasi di messa a punto supervisionate (SFT). Il primo stadio RL aiuta a scoprire modelli di ragionamento migliorati, mentre il secondo perfeziona questi schemi e li allinea con le preferenze umane [7]. Questa formazione a più stadi migliora la capacità del modello di svolgere compiti di ragionamento complessi e offre prestazioni all'avanguardia sui benchmark di ragionamento [7].
comando r
Il comando R, sviluppato da Cohere, è un modello di parametri di 35 miliardi che eccelle nella generazione (RAG) (RAG) e alle capacità di utilizzo degli strumenti [5] [5]. È ottimizzato per compiti come ragionamento, riepilogo e risposta alle domande, con una forte attenzione al supporto multilingue in dieci lingue primarie [5] [8]. L'architettura di comando R consente un'elaborazione efficiente di lunghi documenti e query complesse, grazie alla sua vasta lunghezza del contesto di 128k token [5] [8].
La formazione di Command R include la messa a punto e la formazione delle preferenze supervisionate, consentendole di generare risposte fondate su frammenti di documenti forniti. Questo modello è particolarmente abile nelle attività di ragionamento multi-hop e dimostra forti prestazioni sulle query basate su Wikipedia e su Internet [5] [8]. Le sue capacità di REG lo rendono prezioso per le applicazioni che richiedono un recupero accurato delle informazioni e l'integrazione nelle risposte [2] [5].
differenze chiave
-Approccio di addestramento: DeepSeek-R1 si basa fortemente sull'apprendimento del rinforzo per sviluppare capacità di ragionamento, mentre il comando R utilizza una combinazione di messa a punto e preferenza supervisionate per migliorare le sue prestazioni in attività di RAG e multilingue [1] [5].
-Architettura del modello: DeepSeek-R1 impiega un'architettura di esperti, altamente scalabile ed efficiente, mentre il comando R utilizza un'architettura del trasformatore ottimizzata [3] [5].
-Focus di ragionamento: DeepSeek-R1 è specificamente progettato per eccellere nell'inferenza logica e nel ragionamento della catena di pensiero, rendendolo adatto a compiti di stelo complessi. Al contrario, il comando R eccelle nel ragionamento multi-hop e nelle attività di RAG, che prevedono l'integrazione di informazioni da più fonti [4] [5].
- Supporto multilingue: Command R offre ampie capacità multilingue, supporto di supporto in dieci lingue, mentre DeepSeek-R1 non enfatizza il supporto multilingue nel suo design [5] [8].
-Disponibilità open source: DeepSeek-R1 è open-source, consentendo ai ricercatori di ispezionare e modificare il codice, mentre il codice di comando R non è disponibile pubblicamente [3] [6].
Citazioni:
[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-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai --processing-setting-new-for-multilinguel-e-reasoning-capability