Deepseek-R1 y el comando R son modelos avanzados de idiomas grandes, pero difieren significativamente en su enfoque de las capacidades de razonamiento.
Deepseek-r1
Deepseek-R1 es un modelo de mezcla de experiencia de expertos (MOE) de 671 mil millones de parámetros, con solo 37 mil millones de parámetros activados por token, lo que lo hace eficiente en los recursos en comparación con modelos igualmente grandes [3] [4]. Está capacitado utilizando aprendizaje de refuerzo a gran escala (RL), que se centra en desarrollar capacidades de razonamiento a través del autodescubrimiento y el refinamiento de las estrategias de razonamiento a lo largo del tiempo [1] [4]. Este enfoque permite que Deepseek-R1 sobresalga en tareas que requieren inferencia lógica, razonamiento de cadena de pensamiento y toma de decisiones en tiempo real, como resolver matemáticas de alto nivel, generar código sofisticado y romper preguntas científicas complejas [4] [7].
El entrenamiento de Deepseek-R1 implica dos etapas RL y dos etapas supervisadas de ajuste fino (SFT). La primera etapa RL ayuda a descubrir patrones de razonamiento mejorados, mientras que el segundo refina estos patrones y los alinea con las preferencias humanas [7]. Esta capacitación en varias etapas mejora la capacidad del modelo para realizar tareas de razonamiento complejas y proporciona un rendimiento de última generación en puntos de referencia de razonamiento [7].
Comando R
El comando R, desarrollado por Cohere, es un modelo de parámetros de 35 mil millones que sobresale en la generación de recuperación (RAG) y las capacidades de uso de la herramienta [5] [8]. Está optimizado para tareas como el razonamiento, el resumen y la respuesta de las preguntas, con un fuerte enfoque en el soporte multilingüe en diez idiomas principales [5] [8]. La arquitectura del comando R permite un procesamiento eficiente de largos documentos y consultas complejas, gracias a su extensa longitud de contexto de 128k tokens [5] [8].
La capacitación del comando R incluye capacitación supervisada de ajuste y preferencia, lo que permite generar respuestas basadas en fragmentos de documentos suministrados. Este modelo es particularmente experto en tareas de razonamiento de múltiples saltos y demuestra un fuerte rendimiento en consultas basadas en Wikipedia e basadas en Internet [5] [8]. Sus capacidades de RAG lo hacen valioso para las aplicaciones que requieren recuperación de información precisa e integración en las respuestas [2] [5].
Diferencias clave
-Enfoque de entrenamiento: Deepseek-R1 se basa en gran medida en el aprendizaje de refuerzo para desarrollar capacidades de razonamiento, mientras que el Comando R utiliza una combinación de capacitación supervisada de ajuste fino y preferencias para mejorar su rendimiento en las tareas de RAG y multilingües [1] [5].
-Arquitectura del modelo: Deepseek-R1 emplea una arquitectura de la mezcla de expertos, que es altamente escalable y eficiente, mientras que el comando R utiliza una arquitectura de transformador optimizada [3] [5].
-Enfoque de razonamiento: Deepseek-R1 está específicamente diseñado para sobresalir en inferencia lógica y razonamiento de la cadena de pensamiento, lo que lo hace adecuado para tareas STEM complejas. Por el contrario, el comando R sobresale en el razonamiento de múltiples saltos y las tareas de RAG, que implican integrar información de múltiples fuentes [4] [5].
- Soporte multilingüe: el comando R ofrece extensas capacidades multilingües, que apoyan la generación en diez idiomas, mientras que Deepseek-R1 no enfatiza el soporte multilingüe en su diseño [5] [8].
-Disponibilidad de código abierto: Deepseek-R1 es de código abierto, lo que permite a los investigadores inspeccionar y modificar el código, mientras que el código del comando R no está disponible públicamente [3] [6].
Citas:
[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-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-procesing-new-standards-for-multilinge-generation y-racioning-capabilities/