Deepseek R1 ในขณะที่โมเดลขั้นสูงในความสามารถในการใช้เหตุผลมีข้อ จำกัด หลายประการในความสามารถในการทำงานหลายอย่าง นี่คือข้อ จำกัด ที่สำคัญที่ระบุ:
ข้อ จำกัด ด้านความสามารถทั่วไป
ประสิทธิภาพของ Deepseek R1 ในการทำงานหลายอย่างนั้นไม่แข็งแกร่งเท่ารุ่นก่อน Deepseek V3 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ซับซ้อนเช่นการเรียกใช้ฟังก์ชันการโต้ตอบหลายครั้งและเอาท์พุท JSON สิ่งนี้บ่งชี้ว่าในขณะที่มันสามารถจัดการงานต่าง ๆ ประสิทธิภาพของมันลดลงในสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องใช้เหตุผลอย่างต่อเนื่องในหลายขั้นตอนหรือบริบท [1]ปัญหาการผสมภาษา
แบบจำลองนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับภาษาอังกฤษและภาษาจีนซึ่งสามารถนำไปสู่การผสมภาษาเมื่อประมวลผลการสืบค้นในภาษาอื่น ๆ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่อาจไม่สอดคล้องกับความคาดหวังของผู้ใช้หรือภาษาที่ตั้งใจไว้ของการสืบค้นดังนั้นจึงทำให้การใช้งานมีความซับซ้อนสำหรับผู้ชมที่กว้างขึ้น [1] [4]ความไวต่อการแจ้งเตือน
Deepseek R1 แสดงความไวสูงต่อโครงสร้างของพรอมต์ มันทำงานได้ไม่ดีด้วยเทคนิคการแจ้งเตือนไม่กี่นัดซึ่งมักจะลดคุณภาพเอาต์พุต ขอแนะนำให้ใช้การแจ้งเตือนแบบไม่มีการยิงด้วยคำแนะนำที่ชัดเจนและรัดกุมเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ความไวนี้สามารถขัดขวางความสามารถในการปรับตัวในงานที่แตกต่างกันและอินพุตของผู้ใช้ [2] [8]ความกังวลเรื่องประสิทธิภาพ
รูปแบบเผชิญกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพในระหว่างกระบวนการการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เนื่องจากเวลาการประเมินที่ยาวนานที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม RL Deepseek R1 จึงไม่ได้มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าในโดเมนนี้อย่างมีนัยสำคัญ การปรับปรุงในอนาคตคาดว่าจะแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพเหล่านี้ผ่านวิธีการเช่นการสุ่มตัวอย่างการปฏิเสธและการประเมินแบบอะซิงโครนัส [1] [7]คุณภาพเอาท์พุทและความลึกของการใช้เหตุผล
ในขณะที่ Deepseek R1 ใช้โซ่ของวิธีการคิดที่ช่วยให้การใช้เหตุผลแบบไตร่ตรองบางครั้งอาจนำไปสู่การส่งออก verbose และความยุ่งเหยิง แบบจำลองอาจต่อสู้กับการรักษาความเชื่อมโยงระหว่างการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนส่งผลให้ผลลัพธ์ที่รู้สึกไม่แน่นอนหรือไม่ได้โฟกัส คุณลักษณะนี้สามารถเบี่ยงเบนจากความชัดเจนและยูทิลิตี้ของการตอบสนอง [2] [3]โดยสรุปในขณะที่ Deepseek R1 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในความสามารถในการให้เหตุผลสำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ความสามารถในการทำงานหลายอย่างถูก จำกัด โดยปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการความซับซ้อนการประมวลผลภาษาความไวที่รวดเร็วประสิทธิภาพในโดเมนเฉพาะและการเชื่อมโยงเอาท์พุท
การอ้างอิง:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-deepseek-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-data-digital-assistant-ispact-wall-treet-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-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
[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