DeepSeek R1のマルチタスク機能の制限は何ですか

##一般的な能力制限
Deepseek R1のマルチタスクにおけるパフォーマンスは、特に関数呼び出し、マルチターンインタラクション、JSON出力などの複雑なタスクで、その前身であるDeepseek V3ほど堅牢ではありません。これは、さまざまなタスクを処理できる一方で、その有効性が、複数のステップまたはコンテキストにわたって持続的な推論を必要とするより複雑なシナリオで低下することを示しています[1]。

##言語のミキシングの問題
このモデルは主に英語と中国語用に最適化されており、他の言語でクエリを処理するときに言語の混合につながる可能性があります。これにより、ユーザーの期待やクエリの意図された言語に合わない可能性がある出力が生じ、それにより、より多くの視聴者にとっての使いやすさが複雑になります[1] [4]。

##プロンプトに対する感度
Deepseek R1は、プロンプトの構造に対する高い感度を示しています。少数のショットプロンプトテクニックでパフォーマンスが低下します。代わりに、最適なパフォーマンスのために、明確で簡潔な指示でゼロショットプロンプトを使用することをお勧めします。この感度は、さまざまなタスクとユーザー入力にわたって適応性を妨げる可能性があります[2] [8]。

##効率の懸念
このモデルは、特にソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて、強化学習（RL）プロセス中の効率に関連する課題に直面しています。 RLトレーニングに関連する長い評価時間により、DeepSeek R1はこのドメインの以前のモデルを大幅に上回っていません。将来の改善は、拒絶サンプリングや非同期評価などの方法を通じてこれらの効率の問題に対処することが予想されます[1] [7]。

##出力品質と推論の深さ
DeepSeek R1は、反射的な推論を可能にする一連の思考アプローチを採用していますが、これは時々冗長で乱雑な出力につながる可能性があります。このモデルは、複雑な問題解決中に一貫性を維持することに苦労する可能性があり、その結果、不安定または焦点が合っていないと感じる出力が生じます。この特徴は、その応答の明快さと有用性を損なう可能性があります[2] [3]。

要約すると、DeepSeek R1は大規模な言語モデルの推論能力の大きな進歩を表していますが、そのマルチタスク能力は、複雑さの取り扱い、言語処理、迅速な感度、特定のドメインの効率、および出力コヒーレンスに関連する問題によって制約されます。