Zarówno DeepSeek-R1, jak i Command R są zaawansowanymi dużymi modelami językowymi, ale różnią się znacznie pod względem możliwości rozumowania.
Deepseek-R1
DeepSeek-R1 to model mieszanki ekspertów (MOE) 671 miliardów (MOE), z aktywowanymi tylko 37 miliardami parametrów na token, co czyni go efektywnym zasobem w porównaniu z podobnie duże modele [3] [4]. Jest szkolony przy użyciu uczenia się wzmocnienia na dużą skalę (RL), który koncentruje się na opracowywaniu możliwości rozumowania poprzez odkrycie i udoskonalanie strategii rozumowania w czasie [1] [4]. Takie podejście umożliwia DeepSeek-R1 osiągnięcie zadań wymagających logicznego wnioskowania, rozumowania łańcucha i decyzyjnego podejmowania w czasie rzeczywistym, takich jak rozwiązywanie matematyki wysokiego poziomu, generowanie wyrafinowanego kodu i rozkładanie złożonych pytań naukowych [4] [7].
Szkolenie Deepseek-R1 obejmuje dwa etapy RL i dwa nadzorowane etapy dostrajania (SFT). Pierwszy etap RL pomaga odkryć ulepszone wzorce rozumowania, podczas gdy drugi udoskonala te wzorce i dostosowuje je do ludzkich preferencji [7]. Ten wieloetapowy trening zwiększa zdolność modelu do wykonywania złożonych zadań rozumowania i zapewnia najnowocześniejszą wydajność w odniesieniu do testów rozumowania [7].
Command r
Command R, opracowany przez COHEHE, to model parametrów o 35 miliardach, który wyróżnia się w zakresie generacji z opieki (RAG) i możliwościami używania narzędzia [5] [8]. Jest zoptymalizowany pod kątem zadań, takich jak rozumowanie, podsumowanie i odpowiadanie na pytania, z silnym naciskiem na wsparcie wielojęzyczne w dziesięciu językach podstawowych [5] [8]. Architektura Command R pozwala na wydajne przetwarzanie długich dokumentów i złożonych zapytań, dzięki szerokiej długości kontekstu 128 tokenów [5] [8].
Szkolenie Command R obejmuje nadzorowane dostrajanie i szkolenie preferencyjne, umożliwiając mu generowanie odpowiedzi opartych na dostarczonych fragmentach dokumentów. Ten model jest szczególnie biegły w zadaniach rozumowania wielu HOP i wykazuje dobre wyniki zarówno w zapytaniach opartych na Wikipedii, jak i internetowej [5] [8]. Jego możliwości RAG sprawiają, że jest cenny dla aplikacji wymagających dokładnego wyszukiwania informacji i integracji z odpowiedziami [2] [5].
Kluczowe różnice
-Podejście szkoleniowe: DeepSeek-R1 w dużej mierze opiera się na uczeniu się wzmocnienia w celu opracowania możliwości rozumowania, podczas gdy Command R wykorzystuje kombinację nadzorowanego dostrajania i preferencji, aby poprawić jego wydajność w zadaniach Rag i wielojęzycznych [1] [5].
-Model Architektura: DeepSeek-R1 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów, która jest wysoce skalowalna i wydajna, podczas gdy Command R wykorzystuje zoptymalizowaną architekturę transformatora [3] [5].
-Rozumowanie Focus: Deepseek-R1 jest specjalnie zaprojektowany w celu doskonalenia się w logicznym wnioskowaniu i rozumowaniu łańcucha, co czyni go odpowiednim do złożonych zadań STEM. Natomiast Command R wyróżnia się w rozumowaniu wielu HOP i zadaniach Rag, które obejmują integrację informacji z wielu źródeł [4] [5].
- Wsparcie wielojęzyczne: Command R oferuje obszerne możliwości wielojęzyczne, wspieranie wytwarzania w dziesięciu językach, podczas gdy DeepSeek-R1 nie podkreśla wsparcia wielojęzycznego w swoim projekcie [5] [8].
-Dostępność open source: DeepSeek-R1 jest open source, umożliwiając badaczom kontrolę i modyfikację kodu, podczas gdy kod dowodzenia R nie jest publicznie dostępny [3] [6].
Cytaty:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforai/c4ai-command-r-v01
[3] https://docsbot.ai/models/compary/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.digitallocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-language-model-capables
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-new-standards-for-multililingual-generation-and-fasoning-Capilities/