Deepseek R1, terwijl een geavanceerd model in redeneermogelijkheden verschillende beperkingen vertoont in zijn multitasking -vaardigheden. Hier zijn de belangrijkste beperkingen geïdentificeerd:
Algemene capaciteitsbeperkingen
De prestaties van Deepseek R1 in multitasking zijn niet zo robuust als zijn voorganger, Deepseek V3, met name in complexe taken zoals functieaanroepen, multi-turn interacties en JSON-output. Dit geeft aan dat hoewel het verschillende taken aankan, de effectiviteit ervan afneemt in meer ingewikkelde scenario's die duurzame redenering vereisen in meerdere stappen of contexten [1].Taalmixproblemen
Het model is voornamelijk geoptimaliseerd voor Engels en Chinees, wat kan leiden tot taalmixen bij het verwerken van vragen in andere talen. Dit resulteert in outputs die mogelijk niet in overeenstemming zijn met de verwachtingen van de gebruiker of de beoogde taal van de vraag, waardoor de bruikbaarheid voor een breder publiek [1] [4] wordt gecompliceerd.Gevoeligheid om te vragen
Deepseek R1 toont een hoge gevoeligheid voor de structuur van prompts. Het presteert slecht met weinig shot-prompttechnieken, die vaak de uitgangskwaliteit ervan afbreken. In plaats daarvan wordt het aanbevolen om nul-shot te gebruiken met duidelijke en beknopte instructies voor optimale prestaties. Deze gevoeligheid kan zijn aanpassingsvermogen belemmeren bij verschillende taken en gebruikersinvoer [2] [8].Efficiëntie zorgen
Het model wordt geconfronteerd met uitdagingen met betrekking tot efficiëntie tijdens processen van versterkingsleren (RL), met name in software -engineeringtaken. Vanwege lange evaluatietijden geassocieerd met RL -training heeft DeepSeek R1 geen significant overtrof dan eerdere modellen in dit domein. Verwacht wordt dat toekomstige verbeteringen deze efficiëntieproblemen aanpakken door methoden zoals afstotingsbemonstering en asynchrone evaluaties [1] [7].Uitgangskwaliteit en redeneerdiepte
Terwijl Deepseek R1 gebruik maakt van een Chinet of Thought -benadering die reflecterend redeneren mogelijk maakt, kan dit soms leiden tot uitgebreide en rommelige uitgangen. Het model kan worstelen met het handhaven van samenhang tijdens complexe probleemoplossing, wat resulteert in output die grillig of ongericht aanvoelen. Dit kenmerk kan afbreuk doen aan de duidelijkheid en het nut van zijn antwoorden [2] [3].Samenvattend, hoewel Deepseek R1 een belangrijke vooruitgang vormt in redeneermogelijkheden voor grote taalmodellen, worden de multitasking -vaardigheden ervan beperkt door problemen met betrekking tot complexiteitsverwerking, taalverwerking, snelle gevoeligheid, efficiëntie in specifieke domeinen en outputcoherentie.
Citaten:[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-ro-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-radening-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/Mastering-llms-Rasing-Capability-With-Deepseek-R1/
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it