Deepseek R1, während ein fortschrittliches Modell in den Argumentationsfunktionen, in seinen Multitasking -Fähigkeiten mehrere Einschränkungen aufweist. Hier sind die wichtigsten Einschränkungen:
Allgemeine Fähigkeitsbeschränkungen
Die Leistung von Deepseek R1 im Multitasking ist nicht so robust wie sein Vorgänger Deepseek V3, insbesondere bei komplexen Aufgaben wie Funktionsaufruf, Multi-Turn-Interaktionen und JSON-Ausgabe. Dies weist darauf hin, dass zwar verschiedene Aufgaben erledigen kann, seine Wirksamkeit zwar in komplizierteren Szenarien abnimmt, die über mehrere Schritte oder Kontexte hinweg nachhaltiges Denken erfordern [1].Sprachmischungsprobleme
Das Modell ist in erster Linie für Englisch und Chinesisch optimiert, was bei der Bearbeitung von Abfragen in anderen Sprachen zu Sprachmischungen führen kann. Dies führt zu Ausgängen, die möglicherweise nicht mit den Erwartungen des Benutzers oder der beabsichtigten Sprache der Abfrage übereinstimmen, wodurch die Verwendbarkeit für ein breiteres Publikum erschwert [1] [4].Empfindlichkeit gegenüber Aufforderung
Deepseek R1 zeigt eine hohe Empfindlichkeit gegenüber der Struktur von Eingaben. Es funktioniert schlecht mit wenigen Schuss-Aufforderungstechniken, die seine Ausgangsqualität häufig beeinträchtigen. Stattdessen wird empfohlen, mit klaren und prägnanten Anweisungen für optimale Leistung eine Aufforderung zu verwenden. Diese Empfindlichkeit kann ihre Anpassungsfähigkeit über verschiedene Aufgaben und Benutzereingaben hinweg behindern [2] [8].Effizienzprobleme
Das Modell steht vor Herausforderungen im Zusammenhang mit Effizienz während der Verstärkungslernen (RL) -Prozesse, insbesondere bei Software -Engineering -Aufgaben. Aufgrund der mit dem RL -Training verbundenen langen Bewertungszeiten hat Deepseek R1 frühere Modelle in dieser Domäne nicht signifikant übertroffen. Es wird erwartet, dass zukünftige Verbesserungen diese Effizienzprobleme durch Methoden wie Ablehnungsstudienproben und asynchrone Bewertungen behandeln [1] [7].Ausgangsqualität und Argumentationstiefe
Während Deepseek R1 eine Kette von Gedankenansatz verwendet, die reflektierende Argumente ermöglicht, kann dies manchmal zu ausführlichen und überfüllten Ausgaben führen. Das Modell kann mit der Aufrechterhaltung der Kohärenz bei komplexer Problemlösung zu kämpfen haben, was zu Ausgängen führt, die sich unberechenbar oder unkonzentriert anfühlen. Diese Eigenschaft kann die Klarheit und Nützlichkeit seiner Antworten beeinträchtigen [2] [3].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek R1 einen signifikanten Fortschritt bei den Argumentationsfunktionen für Großsprachenmodelle darstellt, seine Multitasking -Fähigkeiten jedoch durch Probleme im Zusammenhang mit Komplexitätsbearbeitung, Sprachverarbeitung, promptem Empfindlichkeit, Effizienz in bestimmten Domänen und Ausgangskohärenz eingeschränkt werden.
Zitate:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds- self-hosted-upport-for-peepseek-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-leepseek-r1-low-data-digital-assistant-impact-wall-street-technology-market-global -101737978272938.html
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionisation-ai-open-source-rasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-lms-reasoning-capability-bithepseek-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-ways-to-use-it-it