DeepSeek-R1 og Command R er begge avanserte store språkmodeller, men de skiller seg betydelig ut i sin tilnærming til resonnementfunksjoner.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 er en 671 milliarder parameterblanding-av-ekspert (MOE) modell, med bare 37 milliarder parametere aktivert per token, noe som gjør den ressurseffektiv sammenlignet med lignende store modeller [3] [4]. Det er opplært ved hjelp av storskala armeringslæring (RL), som fokuserer på å utvikle resonnementsevner gjennom selvoppdagelse og foredling av resonnementstrategier over tid [1] [4]. Denne tilnærmingen gjør at DeepSeek-R1 utmerker seg i oppgaver som krever logisk inferens, resonnement i tanker og beslutninger i sanntid, for eksempel å løse matematikk på høyt nivå, generere sofistikert kode og bryte ned komplekse vitenskapelige spørsmål [4] [7].
DeepSeek-R1s trening involverer to RL-trinn og to overvåket finjustering (SFT) stadier. Det første RL -trinnet hjelper til med å oppdage forbedrede resonnemønstre, mens den andre foredler disse mønstrene og samsvarer dem med menneskelige preferanser [7]. Denne flertrinnsopplæringen forbedrer modellens evne til å utføre komplekse resonneringsoppgaver og gir topp moderne ytelse på resonnerende benchmarks [7].
Kommando r
Kommando R, utviklet av Cohere, er en parametermodell på 35 milliarder som utmerker seg i gjenvinning-augmentert generasjon (RAG) og verktøy for verktøybruk [5] [8]. Det er optimalisert for oppgaver som resonnement, oppsummering og spørsmål om spørsmål, med et sterkt fokus på flerspråklig støtte på tvers av ti primærspråk [5] [8]. Kommando Rs arkitektur gir mulighet for effektiv behandling av lange dokumenter og komplekse spørsmål, takket være den omfattende kontekstlengden på 128K -symboler [5] [8].
Kommando Rs trening inkluderer overvåket finjustering og preferansetrening, slik at den kan generere svar som er forankret i medfølgende dokumentutdrag. Denne modellen er spesielt flink til multi-hop-resonneringsoppgaver og demonstrerer sterk ytelse på både Wikipedia-baserte og internettbaserte spørsmål [5] [8]. Rag -evnene gjør det verdifullt for applikasjoner som krever nøyaktig informasjon om informasjon og integrasjon i svar [2] [5].
viktige forskjeller
-Treningsmetode: DeepSeek-R1 er avhengig av forsterkningslæring for å utvikle resonnementfunksjoner, mens kommandoen R bruker en kombinasjon av overvåket finjustering og preferansetrening for å forbedre ytelsen i fille og flerspråklige oppgaver [1] [5].
-Modellarkitektur: DeepSeek-R1 benytter en blanding av eksperter, som er svært skalerbar og effektiv, mens kommandoen R bruker en optimalisert transformatorarkitektur [3] [5].
-Reasoning Focus: DeepSeek-R1 er spesielt designet for å utmerke seg i logisk inferens og resonnement på kjeden, noe som gjør det egnet for komplekse stamoppgaver. I motsetning til dette utmerker kommandoer seg i multi-hop resonnement og filleoppgaver, som innebærer å integrere informasjon fra flere kilder [4] [5].
- Flerspråklig støtte: Kommando R tilbyr omfattende flerspråklige evner, støttende generasjon på ti språk, mens DeepSeek-R1 ikke legger vekt på flerspråklig støtte i designen [5] [8].
-Tilgjengelighet av åpen kildekode: DeepSeek-R1 er åpen kildekode, slik at forskere kan inspisere og endre koden, mens Command Rs kode ikke er offentlig tilgjengelig [3] [6].
Sitasjoner:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforai/c4ai-mand-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-anguage-model-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashesh-kommando-r-the-timate-35-billion-parameter-revolution-in-ai--language-processing-ting-new- new- new- new- new- new- new- new-new-new-new-new-new-new-new-new-new-parameter-re-nleasheshpost-r-timate-35-lillion-part-marameter-1-er-marameter-1-er-marameter-lang og 8]