Quali sono i principali limiti di DeepSeek-R1-Zero

** Problemi di miscelazione e coerenza delle lingue: una delle sfide principali è la tendenza del modello a produrre risultati che mescolano le lingue, in particolare l'inglese e il cinese. Ciò si traduce in risposte che possono essere incoerenti o difficili da capire, specialmente quando la query di input si trova in una singola lingua [1] [4].

** Scarsa leggibilità: la leggibilità delle uscite del modello è spesso compromessa. Gli utenti hanno riportato problemi con formattazione e chiarezza, rendendo difficile seguire il processo di ragionamento o le risposte finali fornite dal modello [3] [5].

** Mancanza di messa a punto supervisionato: DeepSeek-R1-Zero è stato sviluppato senza alcuna messa a punto iniziale supervisionata, il che limita la sua capacità di generare risultati completamente raffinati e allineati dall'uomo. Questa assenza di raffinamento può portare a risposte meno affidabili rispetto ai modelli che incorporano tecniche di apprendimento supervisionate [1] [3].

** Ripetizione infinita: il modello a volte mostra un comportamento ripetitivo nelle sue risposte, che può sminuire l'esperienza complessiva dell'utente e l'efficacia della comunicazione [5] [7].

** Variabilità delle prestazioni nelle attività di codifica: sebbene DeepSeek-R1-Zero mostri forti prestazioni nelle attività di ragionamento, si comporta male alle sfide di codifica, indicando che le sue capacità potrebbero non essere così robuste in tutti i tipi di attività [1] [2].

Queste limitazioni hanno spinto ulteriori sforzi di sviluppo, portando alla creazione di DeepSeek-R1, che mira a affrontare queste carenze incorporando tecniche supervisionate e migliorando le prestazioni complessive.