Deepseek-R1 dan Command R adalah model bahasa besar canggih, tetapi mereka berbeda secara signifikan dalam pendekatan mereka terhadap kemampuan penalaran.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 adalah model campuran 671 miliar parameter Eksekar (MOE), dengan hanya 37 miliar parameter yang diaktifkan per token, menjadikannya hemat sumber daya dibandingkan dengan model yang sama besar [3] [4]. Ini dilatih menggunakan pembelajaran penguatan skala besar (RL), yang berfokus pada pengembangan kemampuan penalaran melalui penemuan diri dan penyempurnaan strategi penalaran dari waktu ke waktu [1] [4]. Pendekatan ini memungkinkan Deepseek-R1 untuk unggul dalam tugas-tugas yang membutuhkan inferensi logis, penalaran rantai-dipikirkan, dan pengambilan keputusan real-time, seperti menyelesaikan matematika tingkat tinggi, menghasilkan kode canggih, dan memecah pertanyaan ilmiah yang kompleks [4] [7].
Pelatihan Deepseek-R1 melibatkan dua tahap RL dan dua tahap fine-tuning (SFT) yang diawasi. Tahap RL pertama membantu menemukan pola penalaran yang lebih baik, sementara yang kedua memurnikan pola -pola ini dan menyelaraskannya dengan preferensi manusia [7]. Pelatihan multi-tahap ini meningkatkan kemampuan model untuk melakukan tugas penalaran yang kompleks dan memberikan kinerja canggih pada tolok ukur penalaran [7].
Perintah r
Perintah R, dikembangkan oleh cohere, adalah model parameter 35 miliar yang unggul dalam generasi pengambilan (RAG) dan kemampuan penggunaan pahat [5] [8]. Ini dioptimalkan untuk tugas -tugas seperti penalaran, peringkasan, dan menjawab pertanyaan, dengan fokus yang kuat pada dukungan multibahasa di sepuluh bahasa utama [5] [8]. Arsitektur Command R memungkinkan pemrosesan dokumen panjang yang efisien dan pertanyaan yang kompleks, berkat panjang konteks luas 128K token [5] [8].
Pelatihan Command R mencakup pelatihan fine-tuning dan preferensi yang diawasi, memungkinkannya untuk menghasilkan tanggapan yang didasarkan pada cuplikan dokumen yang disediakan. Model ini sangat mahir dalam tugas penalaran multi-hop dan menunjukkan kinerja yang kuat pada pertanyaan berbasis Wikipedia dan berbasis internet [5] [8]. Kemampuan kainnya membuatnya berharga untuk aplikasi yang membutuhkan pengambilan informasi yang akurat dan integrasi ke dalam tanggapan [2] [5].
Perbedaan utama
-Pendekatan pelatihan: Deepseek-R1 sangat bergantung pada pembelajaran penguatan untuk mengembangkan kemampuan penalaran, sementara Command R menggunakan kombinasi pelatihan fine-tuning dan preferensi yang diawasi untuk meningkatkan kinerjanya dalam RAG dan tugas multibahasa [1] [5].
-Model Arsitektur: Deepseek-R1 menggunakan arsitektur campuran ahli, yang sangat terukur dan efisien, sedangkan perintah R menggunakan arsitektur transformator yang dioptimalkan [3] [5].
-Fokus penalaran: Deepseek-R1 secara khusus dirancang untuk unggul dalam inferensi logis dan penalaran rantai-dipikirkan, sehingga cocok untuk tugas STEM yang kompleks. Sebaliknya, Command R unggul dalam penalaran multi-hop dan tugas RAG, yang melibatkan mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber [4] [5].
- Dukungan multibahasa: Command R menawarkan kemampuan multibahasa yang luas, generasi pendukung dalam sepuluh bahasa, sedangkan Deepseek-R1 tidak menekankan dukungan multibahasa dalam desainnya [5] [8].
-Ketersediaan Sumber Terbuka: Deepseek-R1 adalah open-source, memungkinkan para peneliti untuk memeriksa dan memodifikasi kode, sedangkan kode perintah R tidak tersedia untuk umum [3] [6].
Kutipan:
[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-capability
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-dangessing-setting-new-standards-for-multilingual-dan-recabilesing-capabilities-new