Deepseek-R1-Zero, samtidigt som de visar betydande framsteg i resonemangets kapacitet genom förstärkningsinlärning, har flera anmärkningsvärda begränsningar:
** Språkblandning och koherensfrågor: En av de främsta utmaningarna är modellens tendens att producera utgångar som blandar språk, särskilt engelska och kinesiska. Detta resulterar i svar som kan vara osammanhängande eller svåra att förstå, särskilt när inmatningsfrågan är på ett enda språk [1] [4].
** Dålig läsbarhet: Läsbarheten i modellens utgångar äventyras ofta. Användare har rapporterat problem med formatering och tydlighet, vilket gör det svårt att följa resonemangsprocessen eller de slutliga svaren från modellen [3] [5].
** Brist på övervakad finjustering: Deepseek-R1-Zero utvecklades utan någon initial övervakad finjustering, vilket begränsar dess förmåga att generera helt polerade och mänskliga anpassade utgångar. Denna frånvaro av förfining kan leda till mindre tillförlitliga svar jämfört med modeller som innehåller övervakade inlärningstekniker [1] [3].
** Endless Repetition: Modellen uppvisar ibland repetitivt beteende i sina svar, vilket kan förringa kommunikationens övergripande användarupplevelse och effektivitet [5] [7].
** Prestandavariabilitet på kodningsuppgifter: Även om Deepseek-R1-Zero visar starka prestanda i resonemangsuppgifter, fungerar det dåligt på kodningsutmaningar, vilket indikerar att dess kapacitet kanske inte är lika robusta över alla uppgiftstyper [1] [2].
Dessa begränsningar har lett till ytterligare utvecklingsinsatser, vilket leder till skapandet av Deepseek-R1, som syftar till att hantera dessa brister genom att integrera övervakade tekniker och förbättra den totala prestandan.
Citeringar:]
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[3] https://www.gocodeo.com/post/deepseek-r1-deepseek-r1-zero
[4] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-zero
]
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf