DeepSeek R1, mentre un modello avanzato nelle capacità di ragionamento, mostra diverse limitazioni nelle sue capacità multitasking. Ecco i vincoli chiave identificati:
Limitazioni di capacità generale
La performance di Deepseek R1 nel multitasking non è solida come il suo predecessore, Deepseek V3, in particolare in compiti complessi come chiamate di funzione, interazioni multi-turn e output JSON. Ciò indica che mentre può gestire vari compiti, la sua efficacia diminuisce in scenari più intricati che richiedono un ragionamento sostenuto in più passaggi o contesti [1].Problemi di miscelazione del linguaggio
Il modello è principalmente ottimizzato per l'inglese e il cinese, il che può portare alla miscelazione delle lingue durante l'elaborazione di domande in altre lingue. Ciò si traduce in output che potrebbero non allinearsi con le aspettative dell'utente o il linguaggio previsto della query, complicando così la sua usabilità per un pubblico più ampio [1] [4].sensibilità a spingere
DeepSeek R1 mostra un'alta sensibilità alla struttura delle istruzioni. Si comporta male con tecniche di suggerimento di pochi colpi, che spesso degradano la sua qualità di output. Invece, si consiglia di utilizzare un suggerimento a scatto zero con istruzioni chiare e concise per prestazioni ottimali. Questa sensibilità può ostacolare la sua adattabilità attraverso diverse attività e input utente [2] [8].Preoccupazioni di efficienza
Il modello deve affrontare sfide relative all'efficienza durante i processi di apprendimento del rinforzo (RL), in particolare nelle attività di ingegneria del software. A causa dei lunghi tempi di valutazione associati all'addestramento RL, DeepSeek R1 non ha significativamente sovraperformato i modelli precedenti in questo dominio. Si prevede che i miglioramenti futuri affrontino questi problemi di efficienza attraverso metodi come il campionamento del rifiuto e le valutazioni asincroni [1] [7].Qualità dell'uscita e profondità di ragionamento
Mentre DeepEek R1 impiega un approccio a catena di pensiero che consente un ragionamento riflessivo, questo a volte può portare a uscite verbose e disordinate. Il modello può avere difficoltà a mantenere la coerenza durante la risoluzione complessa dei problemi, con conseguenti risultati che sembrano irregolari o sfocati. Questa caratteristica può sminuire la chiarezza e l'utilità delle sue risposte [2] [3].In sintesi, mentre Deepseek R1 rappresenta un progresso significativo nelle capacità di ragionamento per i modelli di grandi dimensioni, le sue capacità multitasking sono vincolate da questioni relative alla gestione della complessità, all'elaborazione del linguaggio, alla sensibilità rapida, all'efficienza in domini specifici e alla coerenza della produzione.
Citazioni:[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-low-data-digital-assistant-impact-wall-street-technology-maket-global -101737978272938.html
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-source-ramating-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-llms-aasoning-capability-with-deepseek-r1/
[8] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek- eways-to-use-it