Deepseek R1, akıl yürütme yeteneklerinde gelişmiş bir model olsa da, çoklu görev yeteneklerinde çeşitli sınırlamalar sergiler. İşte tanımlanan temel kısıtlamalar:
Genel Yetenek Sınırlamaları
Deepseek R1'in çoklu görevdeki performansı, özellikle işlev çağrısı, çok dönüş etkileşimleri ve JSON çıkışı gibi karmaşık görevlerde selefi Deepseek V3 kadar sağlam değil. Bu, çeşitli görevleri yerine getirebilse de, etkinliğinin birden fazla adım veya bağlamda sürekli akıl yürütme gerektiren daha karmaşık senaryolarda azaldığını göstermektedir [1].Dil Karıştırma Sorunları
Model öncelikle İngilizce ve Çince için optimize edilmiştir, bu da diğer dillerde sorguları işlerken dil karıştırmaya yol açabilir. Bu, kullanıcının beklentileri veya sorgunun amaçlanan dili ile uyumlu olmayan çıktılarla sonuçlanır, böylece daha geniş bir kitle için kullanılabilirliğini zorlaştırır [1] [4].İstemeye duyarlılık
Deepseek R1, istemlerin yapısına yüksek hassasiyet gösterir. Çıkış kalitesini genellikle bozan az sayıda atış yol teknikleri ile kötü performans gösterir. Bunun yerine, optimum performans için net ve özlü talimatlarla sıfır atlama yolunun kullanılması önerilir. Bu duyarlılık, farklı görevler ve kullanıcı girişleri arasındaki uyarlanabilirliğini engelleyebilir [2] [8].Verimlilik Endişeleri
Model, takviye öğrenme (RL) süreçleri sırasında, özellikle yazılım mühendisliği görevlerinde verimlilikle ilgili zorluklarla karşı karşıyadır. RL eğitimi ile ilişkili uzun değerlendirme süreleri nedeniyle, Deepseek R1 bu alandaki önceki modelleri önemli ölçüde daha iyi performans göstermemiştir. Gelecekteki iyileştirmeler, ret örnekleme ve eşzamansız değerlendirmeler gibi yöntemlerle bu verimlilik sorunlarını ele alması beklenmektedir [1] [7].Çıktı kalitesi ve akıl yürütme derinliği
Deepseek R1, yansıtıcı akıl yürütmeye izin veren bir düşünce zinciri yaklaşımı kullanırken, bu bazen ayrıntılı ve dağınık çıktılara yol açabilir. Model, karmaşık problem çözme sırasında tutarlılığı korumakla mücadele edebilir, bu da düzensiz veya odaklanmamış olan çıktılara neden olabilir. Bu özellik, yanıtlarının netliğinden ve faydasından uzaklaşabilir [2] [3].Özetle, Deepseek R1, büyük dil modelleri için akıl yürütme yeteneklerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ederken, çoklu görev yetenekleri karmaşıklık işleme, dil işleme, hızlı hassasiyet, belirli alanlarda verimlilik ve çıktı tutarlılığı ile ilgili konularla sınırlıdır.
Alıntılar:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-elfs-hosted-support-for-deepseek-r1/
[3] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[4] https://www.hustustantimes.com/world-news/us-news/deepseek-ai-chinas-deepseek-r1-data-digital-assistant-pact-wall-steet-technology-bet-global -101737978272938.html
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://adasci.org/mastering-llms-weasoning-capapity-with-deepseek-r1/
[8] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[9] https://www.vellum.ai/blog/the-feain-feepseek-r1-and-to-to-use-it