Deepseek-R1 e Command R são modelos de linguagem grandes avançados, mas diferem significativamente em sua abordagem para as capacidades de raciocínio.
Deepseek-r1
O Deepseek-R1 é um modelo de mistura de especialistas em parâmetros de 671 bilhões (MOE), com apenas 37 bilhões de parâmetros ativados por token, tornando-o eficiente em termos de recursos em comparação com modelos igualmente grandes [3] [4]. É treinado usando o aprendizado de reforço em larga escala (RL), que se concentra no desenvolvimento de recursos de raciocínio por meio de autodescoberta e refinamento de estratégias de raciocínio ao longo do tempo [1] [4]. Essa abordagem permite que o Deepseek-R1 se destaque nas tarefas que exigem inferência lógica, raciocínio da cadeia de pensamentos e tomada de decisão em tempo real, como resolver matemática de alto nível, geração de código sofisticado e quebrar questões científicas complexas [4] [7].
O treinamento da Deepseek-R1 envolve duas etapas de RL e dois estágios supervisionados de ajuste fino (SFT). O primeiro estágio da RL ajuda a descobrir padrões de raciocínio aprimorados, enquanto o segundo refina esses padrões e os alinham com as preferências humanas [7]. Esse treinamento em vários estágios aprimora a capacidade do modelo de executar tarefas complexas de raciocínio e fornece desempenho de ponta nos benchmarks de raciocínio [7].
comando r
O comando r, desenvolvido pela Coere, é um modelo de parâmetros de 35 bilhões que se destaca na geração de recuperação e o capacidades de uso da ferramenta de recuperação [5] [8]. É otimizado para tarefas como raciocínio, resumo e resposta a perguntas, com um forte foco no suporte multilíngue em dez idiomas primários [5] [8]. A arquitetura do Command R permite o processamento eficiente de documentos longos e consultas complexas, graças ao seu extenso comprimento de contexto de 128 mil tokens [5] [8].
O treinamento do Command R inclui treinamento supervisionado de ajuste fino e preferências, permitindo gerar respostas fundamentadas em trechos de documentos fornecidos. Esse modelo é particularmente adepto das tarefas de raciocínio de vários saltos e demonstra um forte desempenho nas consultas baseadas na Wikipedia e na Internet [5] [8]. Suas capacidades de RAG tornam valioso para aplicações que exigem recuperação e integração precisas de informações nas respostas [2] [5].
Diferenças -chave
-Abordagem de treinamento: Deepseek-R1 depende fortemente do aprendizado de reforço para desenvolver recursos de raciocínio, enquanto o Command R usa uma combinação de treinamento de ajuste fino e preferência supervisionado para melhorar seu desempenho em tarefas de RAG e multilíngues [1] [5].
-Arquitetura do modelo: Deepseek-R1 emprega uma arquitetura de mistura de especialistas, que é altamente escalável e eficiente, enquanto o Comando R usa uma arquitetura de transformador otimizada [3] [5].
-Foco no raciocínio: o Deepseek-R1 foi projetado especificamente para se destacar em inferência lógica e raciocínio de cadeia de pensamento, tornando-o adequado para tarefas complexas de STEM. Por outro lado, o Command R se destaca em tarefas de raciocínio multi-hop e pano, que envolvem a integração de informações de várias fontes [4] [5].
- Suporte multilíngue: o comando r oferece extensos recursos multilíngues, apoiando a geração em dez idiomas, enquanto o Deepseek-R1 não enfatiza o suporte multilíngue em seu design [5] [8].
-Disponibilidade de código aberto: Deepseek-R1 é de código aberto, permitindo que os pesquisadores inspecionem e modifiquem o código, enquanto o código do comando r não está disponível ao público [3] [6].
Citações:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforai/c4ai-commandra-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/commandra-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-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-new-standards-for-multilingual-generation-and-reasoning-capabilities/