Deepseek-R1 och Command R är båda avancerade stora språkmodeller, men de skiljer sig väsentligt i sin strategi för resonemang.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 är en 671 miljarder parameterblandning av experter (MOE) -modellen, med endast 37 miljarder parametrar aktiverade per token, vilket gör den resurseffektivt jämfört med liknande stora modeller [3] [4]. Det tränas med storskalig förstärkningsinlärning (RL), som fokuserar på att utveckla resonemangsförmågan genom självupptäckt och förfining av resonemangsstrategier över tid [1] [4]. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för Deepseek-R1 att utmärka sig i uppgifter som kräver logisk inferens, resonemangskedja och beslutsfattande i realtid, såsom att lösa matematik på hög nivå, generera sofistikerad kod och bryta ner komplexa vetenskapliga frågor [4] [7].
Deepseek-R1: s träning involverar två RL-etapper och två övervakade finjustering (SFT) -stadier. Det första RL -steget hjälper till att upptäcka förbättrade resonemangsmönster, medan den andra förädlar dessa mönster och anpassar dem till mänskliga preferenser [7]. Denna flerstegsutbildning förbättrar modellens förmåga att utföra komplexa resonemangsuppgifter och ger toppmoderna prestanda på resonemangets riktmärken [7].
Kommando r
Kommando R, utvecklad av Cohere, är en 35 miljarder parametermodell som utmärker sig i hämtningsförstärkt generation (RAG) och verktygsanvändningsfunktioner [5] [8]. Det är optimerat för uppgifter som resonemang, sammanfattning och fråga som svarar, med ett starkt fokus på flerspråkigt stöd på tio primära språk [5] [8]. Kommando R: s arkitektur möjliggör effektiv behandling av långa dokument och komplexa frågor, tack vare dess omfattande kontextlängd på 128K -symboler [5] [8].
Kommando R: s utbildning inkluderar övervakad finjustering och preferensutbildning, vilket gör det möjligt för den att generera svar baserade i levererade dokumentavdrag. Denna modell är särskilt skicklig vid multi-hop resonemang och visar stark prestanda på både Wikipedia-baserade och internetbaserade frågor [5] [8]. Dess trasfunktioner gör det värdefullt för applikationer som kräver korrekt information om information och integration i svar [2] [5].
Nyckelskillnader
-Träningsstrategi: Deepseek-R1 förlitar sig starkt på förstärkningslärande för att utveckla resonemang, medan Command R använder en kombination av övervakad finjustering och preferensutbildning för att förbättra dess prestanda i trasa och flerspråkiga uppgifter [1] [5].
-Modellarkitektur: Deepseek-R1 använder en blandning av experter arkitektur, som är mycket skalbar och effektiv, medan kommando R använder en optimerad transformatorarkitektur [3] [5].
-Resonemangsfokus: Deepseek-R1 är specifikt utformad för att utmärka sig i logisk inferens och thought-resonemang, vilket gör det lämpligt för komplexa stamuppgifter. Däremot utmärker kommandot r i multi-hop resonemang och trasuppgifter, som involverar integrering av information från flera källor [4] [5].
- Flerspråkigt stöd: Kommando R erbjuder omfattande flerspråkiga kapaciteter, stöd för generering på tio språk, medan Deepseek-R1 inte betonar flerspråkigt stöd i sin design [5] [8].
-Open Source-tillgänglighet: Deepseek-R1 är öppen källkod, vilket gör det möjligt för forskare att inspektera och ändra koden, medan Command R: s kod inte är offentligt tillgängligt [3] [6].
Citeringar:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereferai/c4ai-command-r-v01
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1deepdive
[5] https://openlaboratory.ai/models/command-r-rid
[6] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[7] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/deepseek-r1-large-language-model-apabilitet
]