Jakie są główne ograniczenia Deepseek-R1-Zero

** Problemy z miksowaniem języków i spójności: Jednym z głównych wyzwań jest tendencja modelu do tworzenia wyników, które mieszają języki, zwłaszcza angielskie i chińskie. Powoduje to odpowiedzi, które mogą być niespójne lub trudne do zrozumienia, szczególnie gdy zapytanie wejściowe znajduje się w jednym języku [1] [4].

** Słaba czytelność: czytelność wyników modelu jest często zagrożona. Użytkownicy zgłosili problemy z formatowaniem i jasnością, co utrudnia przestrzeganie procesu rozumowania lub ostatecznych odpowiedzi dostarczanych przez model [3] [5].

** Brak nadzorowanego dostrajania: DeepSeek-R1-Zero został opracowany bez żadnego wstępnego nadzorowanego dostrajania, co ogranicza jego zdolność do generowania w pełni dopracowanych i wyrównanych przez człowieka wyników. Ten brak udoskonalenia może prowadzić do mniej wiarygodnych odpowiedzi w porównaniu z modelami zawierającymi nadzorowane techniki uczenia się [1] [3].

** Niekończące się powtarzanie: model czasami wykazuje powtarzające się zachowanie w swoich odpowiedzi, które może umniejszać ogólną wrażenia użytkownika i skuteczność komunikacji [5] [7].

** Zmienność wydajności zadań kodowania: chociaż Deepseek-R1-Zero wykazuje dobrą wydajność w zadaniach rozumowania, słabo działa na wyzwania kodowania, wskazując, że jego możliwości mogą nie być tak solidne we wszystkich typach zadań [1] [2].

Ograniczenia te spowodowały dalsze wysiłki rozwojowe, co doprowadziło do stworzenia Deepseek-R1, które ma na celu rozwiązanie tych niedociągnięć poprzez włączenie nadzorowanych technik i poprawę ogólnej wydajności.