Deepseek-R1 ve Komut R'nin her ikisi de gelişmiş büyük dil modelleridir, ancak akıl yürütme yeteneklerine yaklaşımlarında önemli ölçüde farklılık gösterirler.
Deepseek-R1
Deepseek-R1, jeton başına sadece 37 milyar parametre aktive olan 671 milyar parametre parametre karışımı (MOE) modelidir, bu da benzer büyük modellere kıyasla kaynak verimli hale getirir [3] [4]. Kendini keşfetme ve zaman içinde akıl yürütme stratejilerinin iyileştirilmesi yoluyla akıl yürütme yetenekleri geliştirmeye odaklanan büyük ölçekli takviye öğrenimi (RL) kullanılarak eğitilmiştir [1] [4]. Bu yaklaşım, Deepseek-R1'in mantıksal çıkarım, düşünce zinciri akıl yürütmesi ve üst düzey matematiğin çözülmesi, sofistike kodlar üretme ve karmaşık bilimsel soruların parçalanması gibi gerçek zamanlı karar verme görevlerinde mükemmel olmasına izin verir [4] [7].
Deepseek-R1'in eğitimi iki RL aşaması ve iki denetimli ince ayar (SFT) aşamasını içerir. İlk RL aşaması, gelişmiş akıl yürütme modellerinin keşfedilmesine yardımcı olurken, ikincisi bu modelleri geliştirir ve bunları insan tercihleriyle hizalar [7]. Bu çok aşamalı eğitim, modelin karmaşık akıl yürütme görevlerini yerine getirme yeteneğini geliştirir ve akıl yürütme kriterlerinde son teknoloji ürünü performans sağlar [7].
Komut R
Cohere tarafından geliştirilen Komut R, geri alma sürecine (RAG) ve takım kullanım yeteneklerinde mükemmel olan 35 milyar parametre modelidir [5] [8]. On birincil dilde çok dilli desteğe güçlü bir şekilde odaklanarak akıl yürütme, özetleme ve soru cevaplama gibi görevler için optimize edilmiştir [5] [8]. Komut R'nin mimarisi, 128k jetonların geniş bağlam uzunluğu sayesinde uzun belgelerin ve karmaşık sorguların verimli işlenmesine izin verir [5] [8].
Komut R'nin eğitimi, denetimli ince ayar ve tercih eğitimini içerir ve verilen belge snippet'lerine topraklanmış yanıtlar üretmesini sağlar. Bu model özellikle çok hızlı akıl yürütme görevlerinde beceriklidir ve hem Wikipedia tabanlı hem de internet tabanlı sorgularda güçlü performans göstermektedir [5] [8]. RAG yetenekleri, doğru bilgi alımı ve yanıtlara entegrasyon gerektiren uygulamalar için değerli kılmaktadır [2] [5].
Anahtar Farklılıklar
-Eğitim Yaklaşımı: Deepseek-R1, akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek için güçlendirici öğrenmeye güvenirken, Command R, RAG ve çok dilli görevlerdeki performansını artırmak için denetimli ince ayar ve tercih eğitiminin bir kombinasyonunu kullanır [1] [5].
-Model Mimarisi: Deepseek-R1, oldukça ölçeklenebilir ve verimli olan bir ekspertler karışımı mimarisi kullanırken, komut R optimize edilmiş bir transformatör mimarisi kullanır [3] [5].
-Akıl Yürütme Odağı: Deepseek-R1, mantıksal çıkarım ve düşünce zinciri akıl yürütmede mükemmel olmak için özel olarak tasarlanmıştır, bu da onu karmaşık kök görevlere uygun hale getirir. Aksine, komut R, çoklu kaynaklardan bilgi entegre edilmesini içeren çoklu-hop akıl yürütme ve bez görevlerinde mükemmeldir [4] [5].
- Çok dilli destek: Komut R, on dilde üretimi destekleyen kapsamlı çok dilli yetenekler sunarken, Deepseek-R1 tasarımında çok dilli desteği vurgulamamaktadır [5] [8].
-Açık Kaynak Kullanılabilirliği: Deepseek-R1 açık kaynaktır, araştırmacıların kodu incelemelerini ve değiştirmelerine izin verirken, komut R'nin kodu herkese açık olarak mevcut değildir [3] [6].
Alıntılar:
[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-capablees
[8] https://www.marktechpost.com/2024/03/13/cohere-ai-unleashes-revolution-in-ai-danguage-s-pocessing-setting-devolution-in-skandards-fulrillual-setleme-