ما هي القيود الرئيسية لـ Deepseek-R1-Zero

** قضايا خلط اللغة والتماسك: أحد التحديات الأساسية هو ميل النموذج إلى إنتاج المخرجات التي تمزج اللغات ، وخاصة اللغة الإنجليزية والصينية. ينتج عن هذا ردود يمكن أن تكون غير متماسكة أو يصعب فهمها ، خاصة عندما يكون استعلام الإدخال بلغة واحدة [1] [4].

** قابلية القراءة الضعيفة: غالبًا ما يتم اختراق قابلية قراءة مخرجات النموذج. أبلغ المستخدمون عن مشكلات في التنسيق والوضوح ، مما يجعل من الصعب اتباع عملية التفكير أو الإجابات النهائية التي يقدمها النموذج [3] [5].

** عدم وجود صقل خاضع للإشراف: تم تطوير Deepseek-R1-Zero دون أي صقل أولي خاضع للإشراف ، مما يحد من قدرته على توليد مخرجات مصقولة بالكامل ومحاذاة للإنسان. This absence of refinement can lead to less reliable responses compared to models that incorporate supervised learning techniques[1][3].

** تكرار لا نهاية له: يظهر النموذج في بعض الأحيان سلوكًا متكررًا في ردوده ، والذي يمكن أن ينتقص من تجربة المستخدم الإجمالية وفعالية الاتصال [5] [7].

** تباين الأداء في مهام الترميز: على الرغم من أن Deepseek-R1-Zero يُظهر أداءًا قويًا في مهام التفكير ، إلا أنه يؤدي بشكل سيء على تحديات الترميز ، مما يشير إلى أن قدراتها قد لا تكون قوية في جميع أنواع المهام [1] [2].

وقد دفعت هذه القيود إلى مزيد من جهود التطوير ، مما أدى إلى إنشاء Deepseek-R1 ، والذي يهدف إلى معالجة هذه العيوب من خلال دمج التقنيات الخاضعة للإشراف وتحسين الأداء العام.