Deepseek R1, podczas gdy zaawansowany model w zakresie rozumowania, wykazuje kilka ograniczeń w swoich zdolnościach wielozadaniowych. Oto zidentyfikowane kluczowe ograniczenia:
Ogólne ograniczenia zdolności
Wydajność Deepseek R1 w wielozadaniowości nie jest tak solidna jak jego poprzednik, Deepseek V3, szczególnie w złożonych zadaniach, takich jak wywoływanie funkcji, interakcje z wieloma turnami i wyjście JSON. Wskazuje to, że chociaż może obsługiwać różne zadania, jego skuteczność zmniejsza się w bardziej skomplikowanych scenariuszach wymagających trwałego rozumowania w wielu etapach lub kontekstach [1].Problemy z miksowaniem języka
Model jest zoptymalizowany przede wszystkim dla angielskiego i chińskiego, co może prowadzić do mieszania języków podczas przetwarzania zapytań w innych językach. Powoduje to wyniki, które mogą nie być zgodne z oczekiwaniami użytkownika lub zamierzonym językiem zapytania, co komplikuje jego użyteczność dla szerszej publiczności [1] [4].wrażliwość na podpowiedź
Deepseek R1 wykazuje wysoką wrażliwość na strukturę podpowiedzi. Wydaje się słabo z nielicznymi technikami podpowiedzi, które często degradują swoją jakość wyjściową. Zamiast tego zaleca się użycie podpowiedzi zerowego z wyraźnymi i zwięzłymi instrukcjami w celu optymalnej wydajności. Ta wrażliwość może utrudniać jej adaptację w różnych zadaniach i wejściach użytkownika [2] [8].obawy dotyczące wydajności
Model stoi przed wyzwaniami związanymi z wydajnością podczas procesów uczenia się wzmocnienia (RL), szczególnie w zadaniach inżynierii oprogramowania. Ze względu na długie czasy oceny związane z treningiem RL, Deepseek R1 nie przewyższył znacząco poprzednich modeli w tej dziedzinie. Oczekuje się, że przyszłe ulepszenia rozwiązują te problemy z wydajnością za pomocą metod, takich jak pobieranie próbek odrzucenia i oceny asynchroniczne [1] [7].Jakość wyjściowa i głębokość rozumowania
Podczas gdy Deepseek R1 stosuje podejście łańcucha myślenia, które pozwala na refleksyjne rozumowanie, może to czasem prowadzić do szczegółowych i zagraconych wyjść. Model może zmagać się z utrzymaniem spójności podczas złożonego rozwiązywania problemów, co powoduje wyniki, które wydają się nieobliczalne lub nieokreślone. Ta charakterystyka może umniejszać jasność i użyteczność jej odpowiedzi [2] [3].Podsumowując, podczas gdy DeepSeek R1 stanowi znaczący postęp w możliwościach rozumowania dla dużych modeli językowych, jego zdolności wielozadaniowości są ograniczone przez problemy związane z obsługą złożoności, przetwarzaniem języka, szybką wrażliwość, wydajnością określonych domen i spójnością wyjściową.
Cytaty:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-selh-hosted-support-fordeepseek-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-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-revolutioning-ai-open-source-reassing-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
[8] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-n-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