Deepseek-R1 ja Command R on mõlemad arenenud suured keelemudelid, kuid nende lähenemisviisi lähenemisviisides erinevad märkimisväärselt.
Deepseek-R1
Deepseek-R1 on 671 miljardi parameetri segu (MOE) mudel, millele on aktiveeritud ainult 37 miljardit parameetrit, muutes selle ressursi efektiivseks võrreldes sarnaselt suurte mudelitega [3] [4]. Seda koolitatakse suuremahulise tugevdusõppe (RL) abil, mis keskendub mõttekäikude arendamisele eneseavastamise kaudu ja arutluskäigu strateegiate viimistlemise kaudu aja jooksul [1] [4]. See lähenemisviis võimaldab DeepSEEK-R1-l silma paista ülesannetes, mis nõuavad loogilisi järeldusi, mõtlema mõttekäiku ja reaalajas otsuste tegemist, näiteks kõrgetasemelise matemaatika lahendamine, keerukate koodide loomine ja keerukate teaduslike küsimuste jagamine [4] [7].
Deepseek-R1 koolitus hõlmab kahte RL-etappi ja kahte juhendatud peenhäälestamise etappi (SFT). Esimene RL -etapp aitab avastada täiustatud mõttekäike, teine aga täpsustab neid mustreid ja joondab neid inimlike eelistustega [7]. See mitmeastmeline treening suurendab mudeli võimet täita keerulisi mõttekäiku ja pakub nüüdisaegset jõudlust mõttekäikudel [7].
käsk r
Cohere välja töötatud käsk R on 35 miljardit parameetrimudelit, mis paistab silma väljavõtmise austatud genereerimise (RAG) ja tööriistade kasutamise võimalustega [5] [8]. See on optimeeritud selliste ülesannete jaoks nagu mõttekäik, kokkuvõtmine ja küsimustele vastamine, keskendudes suurele mitmekeelsele toele kümne peamise keele vahel [5] [8]. Käsk Ri arhitektuur võimaldab tõhusalt töödelda pikki dokumente ja keerulisi päringuid tänu ulatuslikule konteksti pikkusele 128K žetoonidele [5] [8].
Command R koolitus sisaldab juhendatud peenhäälestamise ja eelistuste koolitust, mis võimaldab sellel genereerida vastuseid, mis põhinevad tarnitud dokumentide katkenditel. See mudel on eriti vilunud mitme hopi mõttekäikude puhul ja näitab tugevat jõudlust nii Vikipeedia- kui ka Interneti-põhistel päringutel [5] [8]. Selle kaltsuvõimalused muudavad selle väärtuslikuks rakenduste jaoks, mis nõuavad täpset teabe hankimist ja integreerimist vastustesse [2] [5].
Peamised erinevused
-Treening lähenemisviis: DeepSEEK-R1 tugineb suuresti tugevdusõppe põhjendusvõimaluste arendamiseks, samal ajal kui Command R kasutab juhendatud peenhäälestamise ja eelistuste koolituse kombinatsiooni, et suurendada selle tulemuslikkust kaltsu ja mitmekeelsetes ülesannetes [1] [5].
-Mudeli arhitektuur: Deepseek-R1 kasutab ekspertide segu arhitektuuri, mis on väga skaleeritav ja tõhus, samas kui käsk R kasutab optimeeritud trafo arhitektuuri [3] [5].
-Põhjendusfookus: DeepSEEK-R1 on spetsiaalselt loodud silma paista loogiliste järelduste ja mõtlemisharjumuste osas, muutes selle sobivaks keerukate tüveülesannete jaoks. Seevastu käsk r paistab silma mitme hopi mõttekäikude ja kaltsuülesannete osas, mis hõlmavad teabe integreerimist mitmest allikast [4] [5].
- Mitmekeelne tugi: Command R pakub ulatuslikke mitmekeelseid võimalusi, toetades genereerimist kümnes keeles, samas kui Deepseek-R1 ei rõhuta selle kujundamisel mitmekeelset tuge [5] [8].
-Avatud lähtekoodiga saadavus: Deepseek-R1 on avatud lähtekoodiga, võimaldades teadlastel koodi kontrollida ja muuta, samas kui käsu R kood pole avalikult kättesaadav [3] [6].
Tsitaadid:
[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-diepdive
[5] https://openlaboratory.ai/models/command-r
[6] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
]
]