Deepseek R1, medan en avancerad modell i resonemangsfunktioner uppvisar flera begränsningar i sina multitasking -förmågor. Här är de viktigaste begränsningarna som identifierats:
Allmänna kapacitetsbegränsningar
Deepseek R1: s prestanda inom multitasking är inte lika robust som sin föregångare, Deepseek V3, särskilt i komplexa uppgifter som funktionssamtal, multi-turn-interaktioner och JSON-utgång. Detta indikerar att även om det kan hantera olika uppgifter, minskar dess effektivitet i mer komplicerade scenarier som kräver långvariga resonemang över flera steg eller sammanhang [1].Språkblandningsproblem
Modellen är främst optimerad för engelska och kinesiska, vilket kan leda till språkblandning vid bearbetning av frågor på andra språk. Detta resulterar i utgångar som kanske inte är i linje med användarens förväntningar eller det avsedda språket i frågan och därmed komplicerar dess användbarhet för en bredare publik [1] [4].känslighet för uppmaning
Deepseek R1 visar en hög känslighet för instruktionens struktur. Den presterar dåligt med få skott-uppmaningstekniker, som ofta försämrar dess utgångskvalitet. Istället rekommenderas det att använda nollskott som uppmanar med tydliga och kortfattade instruktioner för optimal prestanda. Denna känslighet kan hindra dess anpassningsförmåga mellan olika uppgifter och användaringångar [2] [8].Effektivitetsproblem
Modellen står inför utmaningar relaterade till effektivitet under förstärkningsprocesser (RL), särskilt i mjukvarutekniska uppgifter. På grund av långa utvärderingstider förknippade med RL -träning har Deepseek R1 inte signifikant överträffat tidigare modeller inom denna domän. Framtida förbättringar förväntas ta itu med dessa effektivitetsproblem genom metoder som avstötningsprovtagning och asynkrona utvärderingar [1] [7].Utgångskvalitet och resonemangsdjup
Medan Deepseek R1 använder en tankekedja som möjliggör reflekterande resonemang, kan detta ibland leda till ordförda och röriga utgångar. Modellen kan kämpa med att upprätthålla koherens under komplex problemlösning, vilket resulterar i utgångar som känns ojämn eller ofokuserad. Denna egenskap kan förringa tydligheten och användbarheten av dess svar [2] [3].Sammanfattningsvis, medan Deepseek R1 representerar ett betydande framsteg i resonemangsförmågan för stora språkmodeller, begränsas dess multitasking -förmågor av frågor relaterade till komplexitetshantering, språkbehandling, snabb känslighet, effektivitet i specifika domäner och utgångskoherens.
Citeringar:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[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 -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-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
]
]