DeepSeek-R1과 Command R은 모두 고급 대형 언어 모델이지만 추론 기능에 대한 접근 방식은 크게 다릅니다.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1은 6710 억 파라미터 MoE (Mix-of-Experts) 모델로, 토큰 당 370 억 매개 변수 만 활성화되어 유사하게 큰 모델에 비해 리소스 효율이 높아집니다 [3] [4]. 그것은 대규모 강화 학습 (RL)을 사용하여 훈련을 받았으며, 이는 시간이 지남에 따라 자기 발견과 추론 전략의 개선을 통해 추론 능력을 개발하는 데 중점을 둡니다 [1] [4]. 이 접근법은 DeepSeek-R1이 논리적 추론, 생각한 추론 체인 및 높은 수준의 수학 해결, 정교한 코드 생성 및 복잡한 과학적 질문을 분류하는 등의 실시간 의사 결정이 필요한 작업에서 뛰어날 수있게합니다 [4] [7].
DeepSeek-R1의 교육에는 2 개의 RL 단계와 2 개의 감독 된 미세 조정 (SFT) 단계가 포함됩니다. 첫 번째 RL 단계는 개선 된 추론 패턴을 발견하는 데 도움이되는 반면, 두 번째는 이러한 패턴을 개선하고 인간 선호도와 정렬합니다 [7]. 이 다단계 교육은 복잡한 추론 작업을 수행하는 모델의 능력을 향상시키고 추론 벤치 마크에 대한 최첨단 성과를 제공합니다 [7].
명령 r
Cohere가 개발 한 Command R은 350 억 개의 매개 변수 모델로, RAG (Resprive-Augmented Generation) 및 공구 사용 기능 [5] [8]에서 탁월합니다. 10 개의 주요 언어에 걸친 다국어 지원에 중점을 둔 추론, 요약 및 질문 답변과 같은 작업에 최적화되어 있습니다 [5] [8]. 명령 R의 아키텍처는 128K 토큰의 광범위한 컨텍스트 길이 덕분에 긴 문서와 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리 할 수 있습니다 [5] [8].
Command R의 교육에는 감독 된 미세 조정 및 선호도 훈련이 포함되어있어 제공된 문서 스 니펫에 기반이 된 응답을 생성 할 수 있습니다. 이 모델은 특히 멀티 홉 추론 작업에 능숙하며 Wikipedia 기반 및 인터넷 기반 쿼리 모두에서 강력한 성능을 보여줍니다 [5] [8]. RAG 기능은 정확한 정보 검색 및 응답으로의 통합이 필요한 응용 프로그램에 유용합니다 [2] [5].
주요 차이점
-교육 접근법 : DeepSeek-R1은 강화 학습에 크게 의존하여 추론 능력을 개발하는 반면, Command R은 감독 된 미세 조정 및 선호도 교육의 조합을 사용하여 RAG 및 다국어 작업 [1] [5].
-모델 아키텍처 : DeepSeek-R1은 믹스 퍼트 아키텍처를 사용하는 반면, 명령 R은 최적화 된 변압기 아키텍처를 사용하는 반면 [3] [5].
-추론 초점 : DeepSeek-R1은 논리적 추론과 생각의 체인을 탁월하도록 특별히 설계되어 복잡한 줄기 작업에 적합합니다. 대조적으로, 명령 R은 여러 출처의 정보를 통합하는 다중 호프 추론 및 래그 작업에서 탁월합니다 [4] [5].
- 다국어 지원 : Command R은 10 개 언어로 생성을 지원하는 광범위한 다국어 기능을 제공하는 반면 DeepSeek-R1은 설계에서 다국어 지원을 강조하지 않습니다 [5] [8].
-오픈 소스 가용성 : DeepSeek-R1은 오픈 소스이므로 연구원이 코드를 검사하고 수정할 수있는 반면 Command R의 코드는 공개적으로 사용할 수 없습니다 [3] [6].
인용 :
[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-mange-model-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-the-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-for-multual-generation-and-reasoning-capabilities