Hva er de viktigste begrensningene i DeepSeek-R1-Zero

** Språkblanding og sammenhengsproblemer: En av de viktigste utfordringene er modellens tendens til å produsere utganger som blander språk, spesielt engelsk og kinesisk. Dette resulterer i svar som kan være usammenhengende eller vanskelig å forstå, spesielt når inndata -spørringen er på et enkelt språk [1] [4].

** Dårlig lesbarhet: Lesbarheten til modellens utganger blir ofte kompromittert. Brukere har rapportert problemer med formatering og klarhet, noe som gjør det vanskelig å følge resonnementsprosessen eller de endelige svarene gitt av modellen [3] [5].

** Mangel på overvåket finjustering: DeepSeek-R1-Zero ble utviklet uten noen innledende overvåket finjustering, noe som begrenser dens evne til å generere fullt polerte og menneskelig justerte utganger. Dette fraværet av foredling kan føre til mindre pålitelige responser sammenlignet med modeller som inneholder veiledede læringsteknikker [1] [3].

** Endless repetisjon: Modellen viser noen ganger repeterende atferd i svarene, noe som kan forringe den samlede brukeropplevelsen og effektiviteten til kommunikasjonen [5] [7].

** Resultatvariabilitet på kodingsoppgaver: Selv om DeepSeek-R1-Zero viser sterk ytelse i resonnementoppgaver, presterer den dårlig på kodingsutfordringer, noe som indikerer at det kanskje ikke er like robust på tvers av alle oppgavetyper [1] [2].

Disse begrensningene har ført til videre utviklingsinnsats, noe som fører til å skape DeepSeek-R1, som tar sikte på å adressere disse manglene ved å innlemme overvåkede teknikker og forbedre den generelle ytelsen.