DeepSeek-R1 та Command R є вдосконаленими великими мовними моделями, але вони суттєво відрізняються своїм підходом до можливостей міркувань.
deepseek-r1
DeepSeek-R1-це модель 671 мільярда параметрів-експертів (MOE), лише 37 мільярдів параметрів активовані на токен, що робить його ефективним ресурсами порівняно з аналогічними моделями [3] [4]. Він навчається з використанням широкомасштабного підкріплення (RL), яке фокусується на розробці можливостей міркувань через самовідкриття та вдосконалення стратегій міркувань з часом [1] [4]. Цей підхід дозволяє DeepSeek-R1 досягти успіху в завданнях, що потребують логічного висновку, міркування ланцюга та прийняття рішень у режимі реального часу, наприклад, вирішення математики високого рівня, генерування складного коду та розбиття складних наукових питань [4] [7].
Тренінг DeepSeek-R1 передбачає два етапи RL та два контрольні стадії тонкої настройки (SFT). Перший етап RL допомагає виявити вдосконалені схеми міркувань, а другий уточнює ці закономірності та вирівнює їх з людськими уподобаннями [7]. Ця багатоступенева підготовка підвищує здатність моделі виконувати складні завдання міркувань та забезпечує найсучасніші показники міркувань [7].
команда r
Команда R, розроблена Coheh,-це модель параметрів на 35 мільярдів, яка переважає у поколіннях, що надходить у пошук (RAG) та можливостей використання інструментів [5] [8]. Він оптимізований для таких завдань, як міркування, узагальнення та відповіді на запитання, з сильною увагою на багатомовну підтримку на десяти первинних мовах [5] [8]. Архітектура команди R дозволяє ефективно обробляти тривалі документи та складні запити, завдяки великій довжині контексту 128 тис. Жетонів [5] [8].
Тренінг команд R включає під нагляду за тонкою настройкою та підготовкою до переваг, що дозволяє йому генерувати відповіді, ґрунтовані на поданих фрагментах документів. Ця модель особливо вміла в багатого-хоп-міркувальних завданнях і демонструє сильну продуктивність як на основі Вікіпедії, так і на Інтернет-запитах [5] [8]. Його можливості RAG роблять його цінним для додатків, що вимагають точного пошуку інформації та інтеграції у відповіді [2] [5].
Ключові відмінності
-Підхід до тренувань: DeepSeek-R1 в значній мірі покладається на підкріплення навчання для розробки можливостей міркувань, в той час як Command R використовує комбінацію контрольованих тонких налаштувань та переваг для підвищення продуктивності в ганчірці та багатомовних завданнях [1] [5].
-Архітектура моделі: DeepSeek-R1 використовує архітектуру суміші експертів, яка є високо масштабованою та ефективною, тоді як команда R використовує оптимізовану архітектуру трансформатора [3] [5].
-Фокус міркувань: DeepSeek-R1 спеціально розроблений для успіху в логічному висновку та міркуванні ланцюга, що робить його придатним для складних завдань STEM. На відміну від цього, команда r перевершує завдання з багатокольоровими міркуваннями та ганчірками, які передбачають інтеграцію інформації з декількох джерел [4] [5].
- Багатомовна підтримка: Команда R пропонує широкі багатомовні можливості, підтримуючи генерацію на десять мов, тоді як DeepSeek-R1 не підкреслює багатомовну підтримку в його дизайні [5] [8].
-Доступність з відкритим кодом: DeepSeek-R1-це відкритий код, що дозволяє дослідникам перевіряти та змінювати код, тоді як код Command R не є загальнодоступним [3] [6].
Цитати:
[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-capabilities
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-r-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-processing-setting-new-strandards-for-multilual-generation-and-reasoning-capabilities/