Deepseek R1, mientras que un modelo avanzado en capacidades de razonamiento, exhibe varias limitaciones en sus habilidades multitarea. Aquí están las restricciones clave identificadas:
Limitaciones generales de capacidad
El rendimiento de Deepseek R1 en la multitarea no es tan robusto como su predecesor, Deepseek V3, particularmente en tareas complejas como llamadas de funciones, interacciones múltiples y salida JSON. Esto indica que si bien puede manejar diversas tareas, su efectividad disminuye en escenarios más complejos que requieren razonamiento sostenido en múltiples pasos o contextos [1].Problemas de mezcla de idiomas
El modelo está optimizado principalmente para inglés y chino, lo que puede conducir a la mezcla de idiomas al procesar consultas en otros idiomas. Esto da como resultado resultados que pueden no alinearse con las expectativas del usuario o el lenguaje previsto de la consulta, lo que complica su usabilidad para una audiencia más amplia [1] [4].Sensibilidad a la solicitud
Deepseek R1 muestra una alta sensibilidad a la estructura de las indicaciones. Se desempeña mal con técnicas de incrustación de pocos disparos, que a menudo degradan su calidad de salida. En cambio, se recomienda utilizar la solicitud de disparo cero con instrucciones claras y concisas para un rendimiento óptimo. Esta sensibilidad puede obstaculizar su adaptabilidad en diferentes tareas e entradas de los usuarios [2] [8].Preocupaciones de eficiencia
El modelo enfrenta desafíos relacionados con la eficiencia durante los procesos de aprendizaje de refuerzo (RL), particularmente en tareas de ingeniería de software. Debido a los largos tiempos de evaluación asociados con el entrenamiento RL, Deepseek R1 no ha superado significativamente los modelos anteriores en este dominio. Se anticipa que las mejoras futuras abordarán estos problemas de eficiencia a través de métodos como el muestreo de rechazo y las evaluaciones asincrónicas [1] [7].Calidad de salida y profundidad de razonamiento
Mientras que Deepseek R1 emplea un enfoque de cadena de pensamiento que permite un razonamiento reflectante, esto a veces puede conducir a salidas detalladas y desordenadas. El modelo puede tener dificultades para mantener la coherencia durante la resolución de problemas complejos, lo que resulta en resultados que se sienten erráticos o desenfocados. Esta característica puede restar valor a la claridad y la utilidad de sus respuestas [2] [3].En resumen, si bien Deepseek R1 representa un avance significativo en las capacidades de razonamiento para modelos de idiomas grandes, sus habilidades multitarea están limitadas por problemas relacionados con el manejo de complejidad, el procesamiento del lenguaje, la sensibilidad rápida, la eficiencia en dominios específicos y la coherencia de salida.
Citas:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-epseek-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-r1-low-data-digital-assistant-impact-wallstreet-technology-market-global -101737978272938.html
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revoluticizing-ai-open-source-razoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-llms-razoning-capability-with-deepseek-r1/
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-training-ofdeepseek-r1-and-ways-to-use-it