DeepSEEK-R1 un Command R ir gan uzlaboti lielo valodu modeļi, taču tie ievērojami atšķiras, ņemot vērā spriešanas iespējas.
DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 ir 671 miljarda parametru ekspertu maisījuma (MOE) modelis, un tikai 37 miljardi parametru ir aktivizēti uz marķiera, padarot to par resursu efektīvu salīdzinājumā ar līdzīgi lieliem modeļiem [3] [4]. Tas ir apmācīts, izmantojot liela mēroga pastiprināšanas mācīšanos (RL), kas koncentrējas uz spriešanas spēju attīstību, izmantojot pašnovērtēšanu un argumentācijas stratēģiju uzlabošanu laika gaitā [1] [4]. Šī pieeja ļauj DeepSEEK-R1 izcelt uzdevumus, kuriem nepieciešami loģiski secinājumi, domu argumentācija un reālā laika lēmumu pieņemšana, piemēram, augsta līmeņa matemātikas risināšana, sarežģīta koda radīšana un sarežģītu zinātnisku jautājumu sadalīšana [4] [7].
DeepSEEK-R1 apmācība ietver divus RL posmus un divus uzraudzītus precizēšanas (SFT) posmus. Pirmais RL posms palīdz atklāt uzlabotus spriešanas modeļus, bet otrais uzlabo šos modeļus un saskaņo tos ar cilvēku vēlmēm [7]. Šī daudzpakāpju apmācība uzlabo modeļa spēju veikt sarežģītus spriešanas uzdevumus un nodrošina vismodernāko sniegumu argumentācijas etaloniem [7].
komanda r
Komanda R, ko izstrādājusi Kohere, ir 35 miljardu parametru modelis, kas izceļas ar izguves līmeņa ģenerēšanu (RAG) un instrumentu izmantošanas iespējām [5] [8]. Tas ir optimizēts tādiem uzdevumiem kā argumentācija, apkopošana un jautājumu atbilde, ar lielu uzmanību pievēršot daudzvalodu atbalstam desmit primārajās valodās [5] [8]. Command R arhitektūra ļauj efektīvi apstrādāt garus dokumentus un sarežģītus vaicājumus, pateicoties tā plašajam konteksta garumam 128k žetoniem [5] [8].
Komandas R apmācībā ietilpst uzraudzīta precizēšana un preferenču apmācība, ļaujot tai radīt atbildes, kas pamatotas ar piegādātajiem dokumentu fragmentiem. Šis modelis ir īpaši lietpratīgs vairāku hop argumentācijas uzdevumos un parāda spēcīgu sniegumu gan Wikipedia bāzes, gan internetā balstītos jautājumos [5] [8]. Tās lupatu iespējas padara to vērtīgu lietojumprogrammām, kurām nepieciešama precīza informācijas iegūšana un integrācija atbildēs [2] [5].
Galvenās atšķirības
-Apmācības pieeja: DeepSEEK-R1 lielā mērā balstās uz pastiprināšanas mācīšanos, lai attīstītu spriešanas iespējas, savukārt komanda R izmanto uzraudzītu precizēšanas un izvēles apmācības kombināciju, lai uzlabotu tā sniegumu lupatu un daudzvalodu uzdevumos [1] [5].
-Modeļa arhitektūra: DeepSEEK-R1 izmanto Experts maisījuma arhitektūru, kas ir ļoti mērogojama un efektīva, turpretī komanda R izmanto optimizētu transformatoru arhitektūru [3] [5].
-Argumentācijas fokuss: DeepSEEK-R1 ir īpaši izstrādāts, lai izceltos loģiskā secinājumā un pārdomāto argumentācijā, padarot to piemērotu sarežģītiem STEM uzdevumiem. Turpretī komanda R izceļas ar vairāku hop spriešanu un lupatu uzdevumiem, kas ietver informācijas integrēšanu no vairākiem avotiem [4] [5].
- Daudzvalodu atbalsts: Command R piedāvā plašas daudzvalodu iespējas, kas atbalsta paaudzi desmit valodās, turpretī DeepSEEK-R1 tā dizainā neuzsver daudzvalodu atbalstu [5] [8].
-Atvērtā avota pieejamība: DeepSEEK-R1 ir atvērtā koda, ļaujot pētniekiem pārbaudīt un modificēt kodu, savukārt Command R kods nav publiski pieejams [3] [6].
Atsauces:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/coherforai/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-appility
.