Deepseek-R1 și Command R sunt ambele modele avansate de limbaj mare, dar diferă semnificativ în abordarea lor de raționament.
Deepseek-R1
DeepSeek-R1 este un model de amestec de 671 miliarde de parametri (MOE), cu doar 37 de miliarde de parametri activați pe jeton, ceea ce îl face eficient în resurse în comparație cu modelele similare mari [3] [4]. Este instruit folosind învățarea de consolidare la scară largă (RL), care se concentrează pe dezvoltarea capacităților de raționament prin auto-descoperire și perfecționare a strategiilor de raționament în timp [1] [4]. Această abordare permite Deepseek-R1 să exceleze în sarcini care necesită inferență logică, raționament în lanț de gândire și luarea deciziilor în timp real, cum ar fi rezolvarea matematicii la nivel înalt, generarea de cod sofisticat și ruperea întrebărilor științifice complexe [4] [7].
Pregătirea Deepseek-R1 implică două etape RL și două etape supravegheate de reglare fină (SFT). Prima etapă RL ajută la descoperirea modelelor de raționament îmbunătățite, în timp ce a doua rafinează aceste tipare și le aliniază cu preferințele umane [7]. Această instruire în mai multe etape îmbunătățește capacitatea modelului de a îndeplini sarcini de raționament complexe și oferă performanțe de ultimă generație pentru reperele de raționament [7].
Comanda r
Comanda R, dezvoltată de Cohere, este un model de 35 de miliarde de parametri care excelează în generarea de regăsire (RAG) și în utilizarea instrumentelor [5] [8]. Este optimizat pentru sarcini precum raționamentul, rezumarea și răspunsul la întrebări, cu un accent puternic pe suportul multilingv în zece limbi primare [5] [8]. Arhitectura comandă R permite prelucrarea eficientă a documentelor îndelungate și a întrebărilor complexe, datorită lungimii sale extinse de context de 128k de jetoane [5] [8].
Pregătirea Command R include antrenamentele de reglare fină și preferințe supravegheate, permițându-i să genereze răspunsuri întemeiate în fragmente de documente furnizate. Acest model este deosebit de adept în sarcinile de raționament multi-hop și demonstrează performanțe puternice atât pe întrebările bazate pe Wikipedia, cât și pe Internet [5] [8]. Capacitățile sale RAG îl fac valoros pentru aplicațiile care necesită o regăsire exactă a informațiilor și integrarea în răspunsuri [2] [5].
Diferențe cheie
-Abordare de instruire: Deepseek-R1 se bazează foarte mult pe învățarea de consolidare pentru a dezvolta capacități de raționament, în timp ce Command R folosește o combinație de reglare fină supravegheată și pregătire preferințe pentru a-și îmbunătăți performanța în sarcini de zdrență și multilingve [1] [5].
-Arhitectură model: Deepseek-R1 folosește o arhitectură de amestec de experți, care este extrem de scalabilă și eficientă, în timp ce comanda R folosește o arhitectură de transformare optimizată [3] [5].
-Focus de raționament: Deepseek-R1 este conceput special pentru a excela în inferența logică și raționamentul în lanț de gândire, ceea ce îl face potrivit pentru sarcini STEM complexe. În schimb, comanda r excelează în raționamentele multi-hop și sarcinile de zdrență, care implică integrarea informațiilor din surse multiple [4] [5].
- Suport multilingv: Comanda R oferă capabilități multilingve extinse, susținând generarea în zece limbi, în timp ce Deepseek-R1 nu subliniază suportul multilingv în proiectarea sa [5] [8].
-Disponibilitate open source: DeepSeek-R1 este open-source, permițând cercetătorilor să inspecteze și să modifice codul, în timp ce codul comandă R nu este disponibil public [3] [6].
Citări:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/coereforai/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.digitacean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-manguage-model-capabilități
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-AI-unleashes-command-r-the-ultim-35-billion-parameter-revolution-in-ai-a-limbaj-processing-setting-new-tandards-for-multilingual-generație-and-raneasing-bapabilss/