Deepseek-R1-Zero, hkrati pa prikazuje pomemben napredek v zmožnostih sklepanja z učenje okrepitve, ima več pomembnih omejitev:
** Vprašanja za mešanje in skladnost jezika: Eden glavnih izzivov je nagnjenost modela, da ustvarjajo rezultate, ki mešajo jezike, zlasti angleško in kitajsko. To ima za posledico odgovore, ki jih je mogoče neskladno ali težko razumeti, zlasti kadar je vhodna poizvedba v enem jeziku [1] [4].
** Slaba berljivost: berljivost izhodov modela je pogosto ogrožena. Uporabniki so poročali o težavah s oblikovanjem in jasnostjo, zaradi česar je težko slediti postopku sklepanja ali končnih odgovorov, ki jih je zagotovil model [3] [5].
** Pomanjkanje nadzorovanega natančnega nastavitve: Deepseek-R1-Zero je bilo razvito brez začetnega nadzorovanega natančnega nastavitve, kar omejuje njegovo sposobnost ustvarjanja popolnoma poliranih in človeških usklajenih rezultatov. Ta odsotnost izpopolnjevanja lahko privede do manj zanesljivih odzivov v primerjavi z modeli, ki vključujejo nadzorovane učne tehnike [1] [3].
** Neskončna ponovitev: Model včasih kaže ponavljajoče se vedenje v svojih odzivih, kar lahko škodi celotni uporabniški izkušnji in učinkovitosti komunikacije [5] [7].
** Spremenljivost uspešnosti pri kodirajočih nalogah: Čeprav Deepseek-R1-Zero kaže na močne uspešnosti pri razmišljanju o sklepanju, se slabo obnese pri izzivih kodiranja, kar kaže na to, da njegove zmogljivosti morda niso tako robustne pri vseh vrstah nalog [1] [2].
Te omejitve so spodbudile nadaljnja razvojna prizadevanja, kar je vodilo do ustanovitve Deepseek-R1, katerega namen je reševati te pomanjkljivosti z vključitvijo nadzorovanih tehnik in izboljšanjem splošne uspešnosti.
Navedbe:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-Openais-o1
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948V1
[3] https://www.gocodeo.com/post/deepseek-r1-and-deepseek-r1-Zero
[4] https://myedgetHech.com/deepseek-r1-tr/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-zero
[6] https://adasci.org/mastering-llms-reasoning-tabity-with-eepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf