DeepSeek-R1 и Command R являются продвинутыми крупными языковыми моделями, но они значительно различаются в своем подходе к возможностям рассуждений.
deepseek-r1
DeepSeek-R1 представляет собой модель смеси параметров параметров 671 млрд. Параметров (MOE), с которой только 37 миллиардов параметров активированы на токен, что делает ее ресурсным по сравнению с аналогичными крупными моделями [3] [4]. Он обучен с использованием крупномасштабного обучения подкреплению (RL), которое фокусируется на разработке возможностей рассуждений посредством самопознания и уточнения стратегий рассуждений с течением времени [1] [4]. Этот подход позволяет DeepSeek-R1 преуспеть в задачах, требующих логического вывода, рассуждений за цепью и размышлений и принятия решений в реальном времени, таких как решение математики высокого уровня, генерирование сложного кода и нарушение сложных научных вопросов [4] [7].
Обучение DeepSeek-R1 включает в себя две стадии RL и две контролируемые стадии тонкой настройки (SFT). Первая стадия RL помогает обнаружить улучшенные паттерны рассуждений, в то время как второй уточняет эти модели и выравнивает их с помощью человеческих предпочтений [7]. Это многоэтапное обучение повышает способность модели выполнять сложные аргументированные задачи и обеспечивает современные характеристики для рассуждений [7].
Команда r
Команда R, разработанная Cohere, представляет собой модель параметров 35 миллиардов, которая превосходит возможности для поиска генерации (RAG) и использования инструментов [5] [8]. Он оптимизирован для таких задач, как рассуждение, суммирование и ответ на вопросы, с сильным акцентом на многоязычную поддержку на десяти основных языках [5] [8]. Архитектура команды R позволяет эффективно обрабатывать длинные документы и сложные запросы благодаря обширной длине контекста 128K токенов [5] [8].
Обучение Command R включает в себя контролируемое обучение с точной настройкой и предпочтениями, что позволяет ему генерировать ответы, основанные на поставленных фрагментах документов. Эта модель особенно искусна в задачах рассуждений с несколькими ходами и демонстрирует сильную производительность как в википедии, так и в интернет-запросах [5] [8]. Его тряпительные возможности делают его ценным для приложений, требующих точного поиска информации и интеграции в ответы [2] [5].
Ключевые различия
-Подход к обучению: DeepSeek-R1 в значительной степени полагается на обучение подкреплению для развития возможностей рассуждений, в то время как Command R использует комбинацию контролируемой тренировки с той настройкой и предпочтениями для повышения ее эффективности в тряпке и многоязычных задачах [1] [5].
-Архитектура модели: DeepSeek-R1 использует архитектуру смеси экспертов, которая очень масштабируется и эффективна, тогда как в команде R используется оптимизированная архитектура трансформатора [3] [5].
-Фокус рассуждения: DeepSeek-R1 специально разработан для преуспевания в логическом выводе и рассуждениях о цепочке мыслей, что делает его подходящим для сложных задач STEM. Напротив, команда R превосходит в мульти-хоп-рассуждениях и RAG-задачах, которые включают интеграцию информации из нескольких источников [4] [5].
- Многоязычная поддержка: Command R предлагает обширные многоязычные возможности, поддерживая поколение на десяти языках, тогда как DeepSeek-R1 не подчеркивает многоязычную поддержку в своем дизайне [5] [8].
-Доступность с открытым исходным кодом: DeepSeek-R1-это открытый исход, что позволяет исследователям проверять и изменять код, в то время как код команды R не доступен общедоступным [3] [6].
Цитаты:
[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-large-lage-model-capability
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-newstandards-for-multinglingual-and-resishive/-reasemials/