Hvad er de vigtigste begrænsninger for DeepSeek-R1-nul

** Sprogblanding og sammenhængsproblemer: En af de primære udfordringer er modellens tendens til at producere output, der blander sprog, især engelsk og kinesisk. Dette resulterer i svar, der kan være usammenhængende eller vanskelige at forstå, især når inputforespørgslen er på et enkelt sprog [1] [4].

** Dårlig læsbarhed: Læsbarheden af ​​modellens output kompromitteres ofte. Brugere har rapporteret problemer med formatering og klarhed, hvilket gør det svært at følge begrundelsesprocessen eller de endelige svar leveret af modellen [3] [5].

** Mangel på overvåget finjustering: Deepseek-R1-nul blev udviklet uden nogen indledende overvåget finjustering, hvilket begrænser dens evne til at generere fuldt polerede og menneskelige justerede output. Dette fravær af forfining kan føre til mindre pålidelige responser sammenlignet med modeller, der inkorporerer overvågede læringsteknikker [1] [3].

** Endløs gentagelse: Modellen udviser undertiden gentagen opførsel i sine svar, som kan forringe den samlede brugeroplevelse og effektiviteten af ​​kommunikationen [5] [7].

** Performancevariabilitet på kodningsopgaver: Selvom DeepSeek-R1-nul viser stærk ydelse i ræsonnementsopgaver, fungerer den dårligt på kodende udfordringer, hvilket indikerer, at dens evner muligvis ikke er så robuste på tværs af alle opgavetyper [1] [2].

Disse begrænsninger har ført til yderligere udviklingsindsats, hvilket har ført til oprettelsen af ​​DeepSeek-R1, der sigter mod at tackle disse mangler ved at inkorporere overvågede teknikker og forbedre den samlede ydelse.