DeepSeek-R1 và Command R đều là các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến, nhưng chúng khác nhau đáng kể trong cách tiếp cận khả năng lý luận.
DeepSeek-R1
Deepseek-R1 là mô hình hỗn hợp tham số (MOE) 671 tỷ, chỉ với 37 tỷ tham số được kích hoạt trên mỗi mã thông báo, làm cho nó hiệu quả về tài nguyên so với các mô hình lớn tương tự [3] [4]. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng học tập củng cố quy mô lớn (RL), tập trung vào việc phát triển khả năng lý luận thông qua việc tự khám phá và hoàn thiện các chiến lược lý luận theo thời gian [1] [4]. Cách tiếp cận này cho phép Deepseek-R1 vượt trội trong các nhiệm vụ đòi hỏi sự suy luận logic, lý luận theo suy nghĩ và ra quyết định thời gian thực, như giải quyết toán học cấp cao, tạo ra mã tinh vi và phá vỡ các câu hỏi khoa học phức tạp [4] [7].
Việc đào tạo của Deepseek-R1 bao gồm hai giai đoạn RL và hai giai đoạn tinh chỉnh (SFT) được giám sát. Giai đoạn RL đầu tiên giúp khám phá các mô hình lý luận được cải thiện, trong khi giai đoạn thứ hai tinh chỉnh các mẫu này và sắp xếp chúng với sở thích của con người [7]. Việc đào tạo nhiều giai đoạn này giúp tăng cường khả năng của mô hình để thực hiện các nhiệm vụ lý luận phức tạp và cung cấp hiệu suất tiên tiến về điểm chuẩn lý luận [7].
Lệnh r
Lệnh R, được phát triển bởi Cohere, là một mô hình tham số 35 tỷ vượt trội trong việc tạo ra các khả năng sử dụng công cụ (RAG) và công cụ [5] [8]. Nó được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ như lý luận, tóm tắt và trả lời câu hỏi, với trọng tâm mạnh mẽ vào hỗ trợ đa ngôn ngữ trên mười ngôn ngữ chính [5] [8]. Kiến trúc của Command R cho phép xử lý hiệu quả các tài liệu dài và các truy vấn phức tạp, nhờ độ dài bối cảnh rộng rãi của nó là 128k mã thông báo [5] [8].
Việc đào tạo của Command R bao gồm đào tạo tinh chỉnh và ưu tiên được giám sát, cho phép nó tạo ra các câu trả lời dựa trên các đoạn trích tài liệu được cung cấp. Mô hình này đặc biệt lão luyện trong các nhiệm vụ lý luận đa hop và thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên cả các truy vấn dựa trên Wikipedia và dựa trên Internet [5] [8]. Khả năng RAG của nó làm cho nó có giá trị cho các ứng dụng yêu cầu truy xuất và tích hợp thông tin chính xác vào các phản hồi [2] [5].
Sự khác biệt chính
-Phương pháp đào tạo: Deepseek-R1 phụ thuộc rất nhiều vào việc học củng cố để phát triển khả năng lý luận, trong khi Command R sử dụng kết hợp đào tạo tinh chỉnh và ưu tiên được giám sát để tăng cường hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ RAG và đa ngôn ngữ [1] [5].
-Kiến trúc mô hình: Deepseek-R1 sử dụng kiến trúc hỗn hợp, có khả năng mở rộng và hiệu quả cao, trong khi Lệnh R sử dụng kiến trúc biến áp được tối ưu hóa [3] [5].
-Trọng tâm lý luận: Deepseek-R1 được thiết kế đặc biệt để vượt trội trong suy luận logic và lý luận theo suy nghĩ, làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ gốc phức tạp. Ngược lại, Command r vượt trội trong các nhiệm vụ lý luận và rag nhiều hop, liên quan đến việc tích hợp thông tin từ nhiều nguồn [4] [5].
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Lệnh R cung cấp các khả năng đa ngôn ngữ rộng rãi, tạo ra thế hệ bằng mười ngôn ngữ, trong khi Deepseek-R1 không nhấn mạnh hỗ trợ đa ngôn ngữ trong thiết kế của nó [5] [8].
-Tính khả dụng của nguồn mở: DeepSeek-R1 là nguồn mở, cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra và sửa đổi mã, trong khi mã của Command R không được công khai [3] [6].
Trích dẫn:
[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
.