อะไรคือความแตกต่างหลักในความสามารถในการใช้เหตุผลระหว่าง Deepseek-R1 และ Command R

deepseek-r1

Deepseek-R1 เป็นโมเดลผสมพารามิเตอร์ 671 พันล้านแบบของ Experts (MOE) ที่มีพารามิเตอร์เพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็นทำให้ประหยัดทรัพยากรเมื่อเทียบกับรุ่นที่มีขนาดใหญ่คล้ายกัน [3] [4] ได้รับการฝึกฝนโดยใช้การเรียนรู้การเสริมแรงขนาดใหญ่ (RL) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลผ่านการค้นพบตัวเองและการปรับแต่งกลยุทธ์การให้เหตุผลเมื่อเวลาผ่านไป [1] [4] วิธีการนี้ช่วยให้ Deepseek-R1 เก่งในงานที่ต้องมีการอนุมานเชิงตรรกะการให้เหตุผลที่ใช้ความคิดและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เช่นการแก้คณิตศาสตร์ระดับสูงสร้างรหัสที่ซับซ้อนและทำลายคำถามทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน [4] [7]

การฝึกอบรมของ Deepseek-R1 เกี่ยวข้องกับสองขั้นตอน RL และสองขั้นตอนการปรับแต่ง (SFT) ขั้นตอนแรก RL ช่วยค้นพบรูปแบบการใช้เหตุผลที่ดีขึ้นในขณะที่การปรับแต่งรูปแบบเหล่านี้และจัดแนวพวกเขากับความชอบของมนุษย์ [7] การฝึกอบรมแบบหลายขั้นตอนนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการทำงานให้เหตุผลที่ซับซ้อนและให้ประสิทธิภาพที่ทันสมัยในการวัดมาตรฐาน [7]

คำสั่ง r

Command R พัฒนาโดย Cohere เป็นโมเดลพารามิเตอร์ 35 พันล้านตัวที่เก่งในการเรียกคืนการรวม (RAG) และความสามารถในการใช้เครื่องมือ [5] [8] มันได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานต่าง ๆ เช่นการใช้เหตุผลการสรุปและการตอบคำถามโดยให้ความสำคัญกับการสนับสนุนหลายภาษาในสิบภาษาหลัก [5] [8] สถาปัตยกรรมของ Command R ช่วยให้สามารถประมวลผลเอกสารที่มีความยาวและการสืบค้นที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากความยาวบริบทที่กว้างขวางของโทเค็น 128K [5] [8]

การฝึกอบรมของ Command R รวมถึงการปรับแต่งการปรับแต่งและการฝึกอบรมการตั้งค่าทำให้สามารถสร้างคำตอบที่มีพื้นฐานมาจากตัวอย่างเอกสารที่ให้มา โมเดลนี้มีความเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในงานการใช้เหตุผลหลายครั้งและแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งทั้งแบบสอบถามบนวิกิพีเดียและบนอินเทอร์เน็ต [5] [8] ความสามารถในการใช้ผ้าขี้ริ้วทำให้มีคุณค่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการดึงข้อมูลที่ถูกต้องและการรวมเข้ากับการตอบสนอง [2] [5]

ความแตกต่างที่สำคัญ

-วิธีการฝึกอบรม: Deepseek-R1 ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างมากในการพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลในขณะที่ Command R ใช้การผสมผสานระหว่างการปรับแต่งและการฝึกอบรมการตั้งค่าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานใน RAG และงานหลายภาษา [1] [5]

-สถาปัตยกรรมแบบจำลอง: Deepseek-R1 ใช้สถาปัตยกรรมผสมของ Experts ซึ่งสามารถปรับขนาดได้สูงและมีประสิทธิภาพในขณะที่คำสั่ง R ใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงที่เหมาะสม [3] [5]

-การให้ความสำคัญกับการใช้เหตุผล: Deepseek-R1 ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้เก่งในการอนุมานเชิงตรรกะและการใช้เหตุผลที่คิดว่าเป็นห่วงโซ่ทำให้เหมาะสำหรับงานต้นกำเนิดที่ซับซ้อน ในทางตรงกันข้ามคำสั่ง R เก่งในการใช้เหตุผลหลายครั้งและงาน RAG ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง [4] [5]

- การสนับสนุนหลายภาษา: Command R มีความสามารถในการพูดได้หลายภาษาอย่างกว้างขวางรองรับการสร้างในสิบภาษาในขณะที่ Deepseek-R1 ไม่ได้เน้นการสนับสนุนหลายภาษาในการออกแบบ [5] [8]

-ความพร้อมใช้งานของโอเพ่นซอร์ส: Deepseek-R1 เป็นโอเพนซอร์ซทำให้นักวิจัยสามารถตรวจสอบและแก้ไขรหัสในขณะที่รหัสคำสั่ง R ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ [3] [6]

การอ้างอิง:
[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-the-r-themate-35-billion-parameter-revolution-in-ai-language-procting-setting-new-standards