„Deepseek-R1“ ir „Command R“ yra pažangios didelės kalbos modeliai, tačiau jie labai skiriasi savo požiūriu į samprotavimo galimybes.
Deepseek-R1
„Deepseek-R1“ yra 671 milijardo parametrų ekspertų (MOE) modelis, kurio kiekvienam prieigos raktui aktyvuoti tik 37 milijardai parametrų, todėl jis yra efektyvus ištekliams, palyginti su panašiai dideliais modeliais [3] [4]. Jis mokomas naudojant didelio masto stiprinimo mokymąsi (RL), kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas samprotavimo galimybių plėtrai per savęs atradimą ir tobulinant samprotavimo strategijas laikui bėgant [1] [4]. Šis požiūris leidžia „Deepseek-R1“ puikiai atlikti užduotis, kurioms reikia loginių išvadų, minimalių samprotavimų ir sprendimų realiojo laiko priėmimo, pavyzdžiui, aukšto lygio matematikos sprendimo, sudėtingo kodo generavimo ir sudėtingų mokslinių klausimų išsprendžiant [4] [7].
„Deepseek-R1“ treniruotės apima du RL etapus ir du prižiūrimus tikslinimo (SFT) etapus. Pirmasis RL etapas padeda atrasti geresnius samprotavimo modelius, o antrasis tobulina šiuos modelius ir suderina juos su žmogaus nuostatomis [7]. Šis daugiapakopis mokymas pagerina modelio sugebėjimą atlikti sudėtingas samprotavimo užduotis ir suteikia moderniausius veiklos rezultatus dėl samprotavimų etalonų [7].
komanda r
„Command R“, sukurta „Cohere“, yra 35 milijardų parametrų modelis, pasižymintis renkamosios grūdų (RAG) ir įrankių naudojimo galimybėmis [5] [8]. Tai optimizuota tokioms užduotims kaip samprotavimai, apibendrinimas ir atsakymas į klausimus, daugiausia dėmesio skiriant daugiakalbei paramai dešimčiai pirminių kalbų [5] [8]. „Command R“ architektūra leidžia efektyviai apdoroti ilgus dokumentus ir sudėtingas užklausas, nes jos ilgis yra 128 k žetonų ilgis [5] [8].
„Command R“ mokymai apima prižiūrimus tobulinimo ir pirmenybės mokymus, leidžiančius jai generuoti atsakymus, pagrįstus pateiktuose dokumentų fragmentuose. Šis modelis yra ypač įgudęs atliekant daugialypės terpės samprotavimo užduotis ir parodo stiprius Vikipedijos pagrindu sukurtų ir interneto užklausų rezultatus [5] [8]. Dėl jo skudurų galimybių jis yra vertingas programoms, reikalaujančioms tikslios informacijos gavimo ir integracijos į atsakymus [2] [5].
Pagrindiniai skirtumai
-Treniruotės metodas: „Deepseek-R1“ labai priklauso nuo sustiprinimo mokymosi, kad būtų galima sukurti samprotavimo galimybes, o „Command R“ naudoja prižiūrimų derinimo ir pirmenybės mokymo derinį, kad padidintų jo atlikimą skudurų ir daugiakalbių užduočių srityse [1] [5].
-Modelio architektūra: „Deepseek-R1“ naudojama ekspertų mišinio architektūra, kuri yra labai keičiama ir efektyvi, tuo tarpu „Command R“ naudoja optimizuotą transformatoriaus architektūrą [3] [5].
-Priežiūros dėmesys: „Deepseek-R1“ yra specialiai sukurtas tobulėti loginėms išvadoms ir minčių grandinėms samprotavimui, todėl jis yra tinkamas sudėtingoms STEM užduotims. Priešingai, „Command R“ išsiskiria daugiapakopiais samprotavimais ir skudurų užduotimis, kurios apima informacijos integravimą iš kelių šaltinių [4] [5].
- Daugiakalbė parama: „Command R“ siūlo plačias daugiakalbes galimybes, palaikančias generavimą dešimtyje kalbų, tuo tarpu „Deepseek-R1“ jo dizaine neryškina daugiakalbės paramos [5] [8].
-Atvirojo kodo prieinamumas: „Deepseek-R1“ yra atvirojo kodo, leidžiantis tyrėjams apžiūrėti ir modifikuoti kodą, o komandos R kodas nėra viešai prieinamas [3] [6].
Citatos:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/coherorai/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-language-processing-setting-new-standards-for-multilingual-generation-and-reasoning-capabilities/