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江苏科技大学 Java
发布于江苏
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@小北的求职树洞:
面试官:Deepseek推理大模型与指令大模型(如豆包、文心)等有什么不同?
一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习(RL)完成后训练,其强化学习训练占比超过95%,甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型(如文心、ChatGPT O1)则更依赖监督微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习,并结合多阶段训练策略(如拒绝采样)提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化,其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解,在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本(R1-Zero)存在生成内容可读性较低的问题,需通过混合训练策略改进,- 而指令模型因依赖SFT数据,输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization(GRPO)等新型RL算法,支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍,且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景,- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理# #Ai产品经理# #AI# #牛客创作赏金赛# #牛客激励计划#
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