| Deepseek-r1-Null, während es erhebliche Fortschritte bei der Argumentation durch Verstärkungslernen zeigt, hat mehrere bemerkenswerte Einschränkungen:
** Sprachmischungs- und Kohärenzprobleme: Eine der Hauptherausforderungen ist die Tendenz des Modells, Ausgänge zu produzieren, die Sprachen, insbesondere Englisch und Chinesisch, mischen. Dies führt zu Antworten, die inkohärent oder schwer zu verstehen sind, insbesondere wenn sich die Eingabebestand in einer einzelnen Sprache befindet [1] [4].
** Schlechte Lesbarkeit: Die Lesbarkeit der Ausgaben des Modells wird häufig beeinträchtigt. Benutzer haben Probleme mit Formatierung und Klarheit gemeldet, wodurch es schwierig ist, den Argumentationsprozess oder die endgültigen Antworten des Modells zu befolgen [3] [5].
** Mangel an beaufsichtigter Feinabstimmung: Deepseek-R1-Null wurde ohne anfängliche beaufsichtigte Feinabstimmung entwickelt, was die Fähigkeit einschränkt, vollständig polierte und von Menschen ausgerichtete Ausgaben zu erzeugen. Dieses Fehlen einer Verfeinerung kann zu weniger zuverlässigen Reaktionen im Vergleich zu Modellen führen, die überwachte Lerntechniken enthalten [1] [3].
** Endlose Wiederholung: Das Modell zeigt manchmal wiederholtes Verhalten in seinen Antworten, was die allgemeine Benutzererfahrung und Effektivität der Kommunikation beeinträchtigen kann [5] [7].
** Leistungsvariabilität bei Codierungsaufgaben: Obwohl Deepseek-r1-Null eine starke Leistung bei den Argumentationsaufgaben zeigt, ist es bei den Codierungsherausforderungen schlecht ab, was darauf hinweist, dass seine Fähigkeiten bei allen Tasktypen möglicherweise nicht so robust sind [1] [2].
Diese Einschränkungen haben zu weiteren Entwicklungsbemühungen geführt, was zur Schaffung von Deepseek-R1 geführt hat, die darauf abzielt, diese Mängel durch Einbeziehung überwachter Techniken und Verbesserung der Gesamtleistung zu beheben.
Zitate:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[3] https://www.gocodeo.com/post/deepseek-r1-andepseek-r1- ehero
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-Zero
[6] https://adasci.org/mastering-lms-reasoning-capability-with-teepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf