Deepseek R1, trong khi một mô hình nâng cao trong khả năng lý luận, thể hiện một số hạn chế trong khả năng đa nhiệm của nó. Dưới đây là các ràng buộc chính được xác định:
Giới hạn khả năng chung
Hiệu suất của DeepSeek R1 trong đa nhiệm không mạnh mẽ như người tiền nhiệm của nó, Deepseek V3, đặc biệt là trong các nhiệm vụ phức tạp như gọi chức năng, tương tác nhiều lượt và đầu ra JSON. Điều này chỉ ra rằng mặc dù nó có thể xử lý các nhiệm vụ khác nhau, hiệu quả của nó giảm dần trong các kịch bản phức tạp hơn đòi hỏi lý luận bền vững trên nhiều bước hoặc bối cảnh [1].Các vấn đề pha trộn ngôn ngữ
Mô hình chủ yếu được tối ưu hóa cho tiếng Anh và tiếng Trung, có thể dẫn đến trộn ngôn ngữ khi xử lý các truy vấn bằng các ngôn ngữ khác. Điều này dẫn đến các kết quả đầu ra có thể không phù hợp với mong đợi của người dùng hoặc ngôn ngữ dự định của truy vấn, do đó làm phức tạp khả năng sử dụng của nó cho đối tượng rộng hơn [1] [4].Sự nhạy cảm để nhắc nhở
Deepseek R1 cho thấy độ nhạy cao đối với cấu trúc của các lời nhắc. Nó hoạt động kém với các kỹ thuật nhắc điểm ít, thường làm giảm chất lượng đầu ra của nó. Thay vào đó, nên sử dụng không có ảnh nào với các hướng dẫn rõ ràng và súc tích cho hiệu suất tối ưu. Độ nhạy này có thể cản trở khả năng thích ứng của nó trên các tác vụ và đầu vào người dùng khác nhau [2] [8].Mối quan tâm hiệu quả
Mô hình phải đối mặt với những thách thức liên quan đến hiệu quả trong quá trình học tập củng cố (RL), đặc biệt là trong các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm. Do thời gian đánh giá dài liên quan đến đào tạo RL, Deepseek R1 đã không vượt trội đáng kể so với các mô hình trước đây trong miền này. Những cải tiến trong tương lai được dự đoán sẽ giải quyết các vấn đề hiệu quả này thông qua các phương pháp như lấy mẫu từ chối và đánh giá không đồng bộ [1] [7].Chất lượng đầu ra và độ sâu lý luận
Trong khi Deepseek R1 sử dụng một chuỗi cách tiếp cận suy nghĩ cho phép lý luận phản xạ, nhưng điều này đôi khi có thể dẫn đến các đầu ra dài dòng và lộn xộn. Mô hình có thể đấu tranh với việc duy trì sự gắn kết trong quá trình giải quyết vấn đề phức tạp, dẫn đến các đầu ra cảm thấy thất thường hoặc không tập trung. Đặc tính này có thể làm mất đi sự rõ ràng và tiện ích của các phản ứng của nó [2] [3].Tóm lại, trong khi Deepseek R1 thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong khả năng lý luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn, khả năng đa nhiệm của nó bị hạn chế bởi các vấn đề liên quan đến xử lý độ phức tạp, xử lý ngôn ngữ, độ nhạy nhanh, hiệu quả trong các lĩnh vực cụ thể và sự kết hợp đầu ra.
Trích dẫn:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
.
.
[4] https://www.hindustantimes.com/world-news/us-news/deepseek-ai-chinas-deepseek-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
.
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-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
|@.