Deepseek R1 ، في حين أن النموذج المتقدم في إمكانيات التفكير ، يعرض العديد من القيود في قدراته متعددة المهام. فيما يلي القيود الرئيسية المحددة:
قيود القدرة العامة
إن أداء Deepseek R1 في تعدد المهام ليس قويًا مثل سابقتها ، Deepseek V3 ، وخاصة في المهام المعقدة مثل استدعاء الوظائف ، والتفاعلات المتعددة ، وإخراج JSON. يشير هذا إلى أنه على الرغم من أنه يمكنه التعامل مع المهام المختلفة ، إلا أن فعاليتها تتضاءل في سيناريوهات أكثر تعقيدًا تتطلب التفكير المستمر عبر خطوات أو سياقات متعددة [1].قضايا خلط اللغة
تم تحسين النموذج بشكل أساسي للغة الإنجليزية والصينية ، مما قد يؤدي إلى خلط اللغة عند معالجة الاستعلامات بلغات أخرى. ينتج عن هذا المخرجات التي قد لا تتماشى مع توقعات المستخدم أو اللغة المقصودة للاستعلام ، مما يعقد قابلية استخدامه لجمهور أوسع [1] [4].الحساسية للدعوة
يظهر Deepseek R1 حساسية عالية لهيكل المطالبات. إنه يؤدي بشكل سيئ مع تقنيات قليلة الطرافة ، والتي غالباً ما تحط من جودة الإخراج. بدلاً من ذلك ، يوصى باستخدام صفر طلاء مع تعليمات واضحة وموجزة للأداء الأمثل. يمكن أن تعيق هذه الحساسية قدرتها على التكيف عبر مهام مختلفة ومدخلات المستخدم [2] [8].مخاوف الكفاءة
يواجه النموذج تحديات تتعلق بالكفاءة أثناء عمليات التعلم التعزيز (RL) ، وخاصة في مهام هندسة البرمجيات. نظرًا لأوقات التقييم الطويلة المرتبطة بتدريب RL ، لم يتفوق Deepseek R1 بشكل كبير على النماذج السابقة في هذا المجال. من المتوقع أن تعالج التحسينات المستقبلية مشكلات الكفاءة هذه من خلال طرق مثل أخذ عينات الرفض والتقييمات غير المتزامنة [1] [7].جودة الإخراج وعمق التفكير
في حين أن Deepseek R1 تستخدم سلسلة من الفكر تسمح بالتفكير العاكس ، فقد يؤدي ذلك في بعض الأحيان إلى مخرجات مطوّلة ومختلطة. قد يناضل النموذج مع الحفاظ على التماسك أثناء حل المشكلات المعقدة ، مما يؤدي إلى مخرجات تشعر بالخطأ أو غير مركزة. يمكن أن تنتقص هذه الخاصية من وضوح وفائدة ردودها [2] [3].باختصار ، على الرغم من أن Deepseek R1 يمثل تقدمًا كبيرًا في إمكانات التفكير في نماذج اللغة الكبيرة ، فإن قدراتها متعددة المهام مقيدة بقضايا تتعلق بالتعقيد ، ومعالجة اللغة ، والحساسية السريعة ، والكفاءة في المجالات المحددة ، والتماسك الإخراج.
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-deepseek-r1/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[4] https://www.hindustantimes.com/world-news/us-news/deepseek-ai-chinas-deepseek--low-data-digital- assistant-impact-wall-technology-market-global -101737978272938.html
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7]
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepeseek-r1-lay-ways-to-use-it