Deepseek-R1 a Command R sú pokročilé veľké jazykové modely, ale výrazne sa líšia v prístupe k schopnostiam zdôvodňovania.
Deepseek-R1
DeepSeek-R1 je model zmesi parametrov 671 miliárd parametrov (MOE), s aktivovanými iba 37 miliónmi parametrov na token, vďaka čomu je IT zdrojový v porovnaní s podobne veľkými modelmi [3] [4]. Vycvičuje sa pomocou rozsiahleho posilňovacieho učenia (RL), ktoré sa zameriava na rozvoj schopností uvažovania prostredníctvom sebaobjavenia a zdokonaľovania stratégií zdôvodnenia v priebehu času [1] [4]. Tento prístup umožňuje Deepseek-R1 vynikať v úlohách, ktoré si vyžadujú logické odvodenie, zdôvodnenie reťazca a rozhodovanie v reálnom čase, ako je riešenie matematiky na vysokej úrovni, generovanie sofistikovaného kódu a rozklad zložitých vedeckých otázok [4] [7].
Výcvik Deepseek-R1 zahŕňa dve fázy RL a dve fázy doladenia pod dohľadom (SFT). Prvá fáza RL pomáha objaviť vylepšené vzorce zdôvodnenia, zatiaľ čo druhá referuje tieto vzorce a zosúladí ich s ľudskými preferenciami [7]. Tento viacstupňový tréning zvyšuje schopnosť modelu vykonávať zložité uvažovacie úlohy a poskytuje najmodernejší výkon v referenčných hodnotách odôvodnenia [7].
príkaz R
Príkaz R, vyvinutý spoločnosťou Cohere, je model parametrov 35 miliárd, ktorý vyniká pri získavaní generovania (RAG) a možností používania nástroja [5] [8]. Je optimalizovaný pre úlohy, ako je zdôvodnenie, sumarizácia a zodpovedanie otázok, so silným zameraním na viacjazyčnú podporu v desiatich primárnych jazykoch [5] [8]. Architektúra príkazu R umožňuje efektívne spracovanie zdĺhavých dokumentov a zložitých dotazov vďaka rozsiahlej dĺžke kontextu 128 000 žetónov [5] [8].
Výcvik príkazu R zahŕňa školenie v oblasti doladenia a preferencie pod dohľadom, čo mu umožňuje generovať odpovede založené na úryvkoch dodaných dokumentov. Tento model je obzvlášť adept pri úlohách s viacerými hopmi a demonštruje silný výkon na dopytoch založených na Wikipédii aj na internete [5] [8]. Vďaka jeho kapacitám RAD je cenné pre aplikácie vyžadujúce presné získavanie informácií a integráciu do odpovedí [2] [5].
Kľúčové rozdiely
-Tréningový prístup: Deepseek-R1 sa do veľkej miery spolieha na posilňovacie učenie, aby sa rozvíjal schopnosti uvažovania, zatiaľ čo príkaz R používa kombináciu kontroly pod dohľadom do ladenia a preferencie na zlepšenie jeho výkonnosti v RAG a viacjazyčných úlohách [1] [5].
-Architektúra modelu: Deepseek-R1 používa architektúru zmesi expertov, ktorá je vysoko škálovateľná a efektívna, zatiaľ čo príkaz R používa optimalizovanú architektúru transformátora [3] [5].
-Zameranie na zdôvodnenie: Deepseek-R1 je špeciálne navrhnutý tak, aby vynikol v logickom inferencii a zdôvodnení, čo je vhodný pre zložité úlohy STEM. Na rozdiel od toho, príkaz R vyniká v úlohách argumentácie viacerých hopov, ktoré zahŕňajú integráciu informácií z viacerých zdrojov [4] [5].
- Viacjazyčná podpora: Command R ponúka rozsiahle viacjazyčné schopnosti, podporujú generáciu v desiatich jazykoch, zatiaľ čo Deepseek-R1 vo svojom dizajne zdôrazňuje viacjazyčnú podporu [5] [8].
-Dostupnosť otvoreného zdroja: DeepSeek-R1 je otvorený zdroj, čo výskumníkom umožňuje kontrolovať a upravovať kód, zatiaľ čo kód príkazu R nie je verejne k dispozícii [3] [6].
Citácie:
[1] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[2] https://huggingface.co/cohereforia/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-manguage-model-apability
Https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-Command-t-the-ultimate-35-billion-parameter-revolution-inoluce-in-ai-aiage-processing-setting-wandards-for-mullingilingual-generation-and-asasoning-capability/