A DeepSeek-R1 és az R parancs egyaránt fejlett nagy nyelvi modellek, ám ezek jelentősen különböznek az érvelési képességek megközelítésében.
DeepSeek-R1
A DeepSeek-R1 egy 671 milliárd paraméterkeverék (MOE) modell, amelynek csak 37 milliárd paramétere van aktiválva a tokenre, így erőforrás-hatékonyságúvá teszi a hasonló nagy modellekhez képest [3] [4]. A nagyszabású megerősítési tanulás (RL) segítségével képzett, amely az érvelési képességek fejlesztésére összpontosít önfelfedezés és az érvelési stratégiák időbeli finomítása révén [1] [4]. Ez a megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy kiemelkedjen a logikai következtetéseket, a gondolkodási lánc érvelést és a valós idejű döntéshozatalt, például a magas szintű matematika megoldását, a kifinomult kódex generálását és az összetett tudományos kérdések lebontását [4] [7].
A DeepSeek-R1 edzése két RL szakaszot és két felügyelt finomhangoló (SFT) szakaszot foglal magában. Az első RL szakasz segít felfedezni a jobb érvelési mintákat, míg a második finomítja ezeket a mintákat, és összehangolja azokat az emberi preferenciákhoz [7]. Ez a többlépcsős edzés javítja a modell képességét összetett érvelési feladatok elvégzésére, és a legmodernebb teljesítményt nyújtja az érvelési referenciaértékekhez [7].
parancs r parancs
Az R parancs, amelyet a Cohere fejlesztett ki, egy 35 milliárd milliárd paramétermodell, amely kiemelkedik a visszakeresési-augnázott generáció (RAG) és a szerszámhasználat képességeiben [5] [8]. Optimalizálva van olyan feladatokra, mint az érvelés, az összefoglalás és a kérdés megválaszolása, és a tíz elsődleges nyelv többnyelvű támogatására összpontosítva [5] [8]. Az R Command architektúrája lehetővé teszi a hosszú dokumentumok és összetett lekérdezések hatékony feldolgozását, köszönhetően a 128K tokenek kiterjedt kontextushosszának [5] [8].
Az R parancsnoki képzés magában foglalja a felügyelt finomhangolás és preferencia-képzést, lehetővé téve a válaszok generálását a mellékelt dokumentumrészletekben. Ez a modell különösen ügyes a multi-hop érvelési feladatoknál, és erős teljesítményt mutat mind a Wikipedia-alapú, mind az interneten alapuló lekérdezéseknél [5] [8]. RAG -képességei értékessé teszik a pontos információk visszakeresését és a válaszokba való integrációt igénylő alkalmazások számára [2] [5].
kulcsfontosságú különbségek
-Képzési megközelítés: A DeepSeek-R1 nagymértékben támaszkodik a megerősítés tanulására az érvelési képességek fejlesztése érdekében, míg az R parancs a felügyelt finomhangolás és preferencia-képzés kombinációját használja, hogy javítsa teljesítményét a RAG és a többnyelvű feladatokban [1] [5].
-Modell-architektúra: A DeepSeek-R1 egy szakértőkép-architektúrát alkalmaz, amely nagyon skálázható és hatékony, míg az R parancs optimalizált transzformátor architektúrát használ [3] [5].
-Az érvelés fókusza: A DeepSeek-R1 kifejezetten a logikai következtetések és a gondolkodási lánc érvelésének kiemelésére szolgál, így alkalmassá teszi az összetett STEM feladatokhoz. Ezzel szemben az R parancs kiemelkedik a multi-hop érvelésben és a RAG-feladatokban, amelyek magukban foglalják az információk több forrásból történő integrálását [4] [5].
- Többnyelvű támogatás: Az R parancs kiterjedt többnyelvű képességeket kínál, támogatva a generációt tíz nyelven, míg a DeepSeek-R1 nem hangsúlyozza a többnyelvű támogatást tervezésében [5] [8].
-Nyílt forráskódú rendelkezésre állás: A DeepSeek-R1 nyílt forráskódú, lehetővé téve a kutatók számára a kód ellenőrzését és módosítását, míg az R Comand kódja nem nyilvánosan elérhető [3] [6].
Idézetek:
[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--Rarge-ganguage-model-capabilitások
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-command-rthe-ultimate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-feldolgozás-új-standards-standards-for-multililing-generation- és rendezési jelölések//