DeepSeek R1, mens en avansert modell i resonnementskapasiteter, viser flere begrensninger i dens multitaskingevner. Her er de viktigste begrensningene som er identifisert:
Generelle kapasitetsbegrensninger
DeepSeek R1s ytelse i multitasking er ikke så robust som forgjengeren, DeepSeek V3, spesielt i komplekse oppgaver som funksjonsanrop, multi-sving-interaksjoner og JSON-utgang. Dette indikerer at selv om den kan håndtere forskjellige oppgaver, reduseres effektiviteten i mer intrikate scenarier som krever vedvarende resonnement på flere trinn eller kontekster [1].språkblandingsproblemer
Modellen er først og fremst optimalisert for engelsk og kinesisk, noe som kan føre til språkblanding når du behandler spørsmål på andre språk. Dette resulterer i utganger som kanskje ikke stemmer overens med brukerens forventninger eller det tiltenkte språket i spørringen, og dermed kompliserer dets brukbarhet for et bredere publikum [1] [4].følsomhet for å spørre
DeepSeek R1 viser en høy følsomhet for strukturen til spørsmål. Det presterer dårlig med få-skudd som ber om teknikker, som ofte nedbryter utgangskvaliteten. I stedet anbefales det å bruke null-skudd som ber med klare og konsise instruksjoner for optimal ytelse. Denne følsomheten kan hindre dens tilpasningsevne på tvers av forskjellige oppgaver og brukerinnganger [2] [8].Effektivitetsproblemer
Modellen står overfor utfordringer relatert til effektivitet under forsterkningslæringsprosesser (RL), spesielt i programvareteknikkoppgaver. På grunn av lange evalueringstider assosiert med RL -trening, har DeepSeek R1 ikke overgått tidligere utkonkurrerte tidligere modeller i dette domenet. Fremtidige forbedringer forventes å løse disse effektivitetsproblemene gjennom metoder som avvisning av prøvetaking og asynkrone evalueringer [1] [7].Utgangskvalitet og resonnementdybde
Mens DeepSeek R1 benytter seg av en kjede av tankegang som gir mulighet for reflekterende resonnement, kan dette noen ganger føre til ordinære og rotete utganger. Modellen kan slite med å opprettholde sammenheng under kompleks problemløsing, noe som resulterer i utganger som føles uberegnelige eller ufokuserte. Denne egenskapen kan forringe klarheten og bruken av svarene [2] [3].Oppsummert, mens DeepSeek R1 representerer en betydelig fremgang i resonnementfunksjonene for store språkmodeller, er dens multitaskingevner begrenset av spørsmål relatert til kompleksitetshåndtering, språkbehandling, rask følsomhet, effektivitet i spesifikke domener og output koherens.
Sitasjoner:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-depseek-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-depseek-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-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-lms-reasoning-capability-depseek-r1/
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-odel-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-depseek-r1-and-ways-u-un-it