Deepseek-R1 in Command R sta napredna velika jezikovna modela, vendar se v svojem pristopu k zmožnosti sklepanja bistveno razlikujeta.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 je 671 milijarde parametrov mešanico mešanic eksperitov (MOE), z aktiviranimi le 37 milijardami parametrov na žeton, zaradi česar je učinkovit z viri v primerjavi s podobno velikimi modeli [3] [4]. Usposobljena je z obsežnim učnim okrepitvijo (RL), ki se osredotoča na razvoj zmogljivosti sklepanja s samoodkrivanjem in izpopolnjevanjem strategij sklepanja sčasoma [1] [4]. Ta pristop omogoča, da se Deepseek-R1 odlično odreže pri nalogah, ki zahtevajo logično sklepanje, premišljeno sklepanje in odločanje v realnem času, kot so reševanje matematike na visoki ravni, ustvarjanje prefinjene kode in razčlenitev zapletenih znanstvenih vprašanj [4] [7].
Usposabljanje Deepseek-R1 vključuje dve RL fazi in dve nadzorovani natančno nastavitev (SFT). Prva stopnja RL pomaga odkriti izboljšane vzorce sklepanja, medtem ko druga izboljša te vzorce in jih uskladi s človeškimi željami [7]. To večstopenjsko usposabljanje izboljšuje sposobnost modela, da opravlja zapletene naloge sklepanja in zagotavlja najsodobnejšo uspešnost pri referenčnih vrednostih sklepanja [7].
ukaz r
Command R, ki ga je razvil Cohere, je 35 milijard parametrov, ki se odlično odreže pri pridobivanju generacije (RAG) in zmogljivosti uporabe orodij [5] [8]. Optimiziran je za naloge, kot so sklepanje, povzetek in odgovor na vprašanja, z močnim poudarkom na večjezični podpori v desetih primarnih jezikih [5] [8]. Arhitektura Command R omogoča učinkovito obdelavo dolgih dokumentov in zapletenih poizvedb, zahvaljujoč obsežni dolžini konteksta 128k žetonov [5] [8].
Usposabljanje Command R vključuje nadzorovano natančno nastavitev in prednostno usposabljanje, ki mu omogoča ustvarjanje odzivov, utemeljenih v dobavljenih odrezkih dokumentov. Ta model je še posebej spreten pri nalogah z večkratnim sklepanjem in kaže močno uspešnost tako na poizvedbah, ki temeljijo na Wikipediji in na internetu [5] [8]. Njegove zmogljivosti za krpe so dragocene za aplikacije, ki zahtevajo natančno iskanje informacij in integracijo v odzive [2] [5].
Ključne razlike
-Pristop usposabljanja: Deepseek-R1 se v veliki meri opira na okrepitev učenja za razvoj zmogljivosti sklepanja, medtem ko Command R uporablja kombinacijo nadzorovanega natančnega nastavitev in prednostnih usposabljanja za izboljšanje svoje zmogljivosti pri krpi in večjezičnih nalogah [1] [5].
-Model Architecture: Deepseek-R1 uporablja arhitekturo mešanic eksperit, ki je zelo razširljiva in učinkovita, medtem ko Command R uporablja optimizirano arhitekturo transformatorjev [3] [5].
-Osredotočenost na sklepanje: Deepseek-R1 je posebej zasnovan tako, da se odlikuje v logičnem sklepu in premišljenem sklepanju, zaradi česar je primeren za zapletene naloge STEM. V nasprotju s tem se Command R odlikuje pri večkratnem sklepanju in krpah, ki vključujejo integracijo informacij iz več virov [4] [5].
- Večjezična podpora: Command R ponuja obsežne večjezične zmogljivosti, ki podpirajo generacijo v desetih jezikih, medtem ko Deepseek-R1 v svoji zasnovi ne poudarja večjezične podpore [5] [8].
-Razpoložljivost odprtokodbe: Deepseek-R1 je odprtokodna, kar omogoča raziskovalcem, da pregledajo in spreminjajo kodo, medtem ko koda Command R ni javno dostopna [3] [6].
Navedbe:
[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-laguage-model-capabilnosti
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-the-ultimate-35 ---parameter-revolution-in-ai-language-procesing-setting--za- formultual-generacijo-generacija--dane-----vabings