¿Cuáles son las principales limitaciones de Deepseek-R1-Zero?

** Mezcla de lenguaje y problemas de coherencia: uno de los principales desafíos es la tendencia del modelo a producir resultados que mezclan idiomas, particularmente inglés y chino. Esto da como resultado respuestas que pueden ser incoherentes o difíciles de entender, especialmente cuando la consulta de entrada está en un solo idioma [1] [4].

** Mala legibilidad: la legibilidad de las salidas del modelo a menudo se ve comprometida. Los usuarios han informado problemas con el formato y la claridad, lo que dificulta seguir el proceso de razonamiento o las respuestas finales proporcionadas por el modelo [3] [5].

** Falta de ajuste fino supervisado: Deepseek-R1-Zero se desarrolló sin ningún ajuste fino supervisado inicial, lo que limita su capacidad para generar resultados completamente pulidos y alineados humanos. Esta ausencia de refinamiento puede conducir a respuestas menos confiables en comparación con los modelos que incorporan técnicas de aprendizaje supervisadas [1] [3].

** Repetición interminable: el modelo a veces exhibe un comportamiento repetitivo en sus respuestas, lo que puede restar valor a la experiencia general del usuario y la efectividad de la comunicación [5] [7].

** Variabilidad del rendimiento en las tareas de codificación: aunque Deepseek-R1-Zero muestra un fuerte rendimiento en las tareas de razonamiento, funciona mal en los desafíos de codificación, lo que indica que sus capacidades pueden no ser tan robustas en todos los tipos de tareas [1] [2].

Estas limitaciones han provocado más esfuerzos de desarrollo, lo que lleva a la creación de Deepseek-R1, que tiene como objetivo abordar estas deficiencias incorporando técnicas supervisadas y mejorando el rendimiento general.