Deepseek-R1-Zero, trong khi thể hiện những tiến bộ đáng kể trong khả năng lý luận thông qua học tập củng cố, có một số hạn chế đáng chú ý:
** Các vấn đề pha trộn và kết hợp ngôn ngữ: Một trong những thách thức chính là xu hướng tạo ra các đầu ra pha trộn các ngôn ngữ, đặc biệt là tiếng Anh và tiếng Trung. Điều này dẫn đến các câu trả lời có thể không liên tục hoặc khó hiểu, đặc biệt là khi truy vấn đầu vào bằng một ngôn ngữ duy nhất [1] [4].
** Khả năng đọc kém: Khả năng đọc đầu ra của mô hình thường bị xâm phạm. Người dùng đã báo cáo các vấn đề với định dạng và rõ ràng, khiến cho quá trình lý luận hoặc câu trả lời cuối cùng được cung cấp bởi mô hình [3] [5].
** Thiếu điều chỉnh tinh chỉnh có giám sát: Deepseek-R1-Zero đã được phát triển mà không có bất kỳ điều chỉnh tinh chỉnh nào được giám sát ban đầu, điều này hạn chế khả năng tạo ra các đầu ra được đánh bóng và liên kết hoàn toàn của con người. Sự vắng mặt của sự tinh tế này có thể dẫn đến các phản ứng kém đáng tin cậy so với các mô hình kết hợp các kỹ thuật học tập có giám sát [1] [3].
** Sự lặp lại vô tận: Mô hình đôi khi thể hiện hành vi lặp đi lặp lại trong các phản ứng của nó, điều này có thể làm mất đi trải nghiệm người dùng tổng thể và hiệu quả của giao tiếp [5] [7].
** Sự thay đổi hiệu suất trong các tác vụ mã hóa: Mặc dù DeepSeek-R1-Zero cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong các nhiệm vụ lý luận, nhưng nó thực hiện kém về các thách thức mã hóa, cho thấy khả năng của nó có thể không mạnh mẽ trên tất cả các loại nhiệm vụ [1] [2].
Những hạn chế này đã thúc đẩy các nỗ lực phát triển hơn nữa, dẫn đến việc tạo ra Deepseek-R1, nhằm giải quyết những thiếu sót này bằng cách kết hợp các kỹ thuật được giám sát và cải thiện hiệu suất tổng thể.
Trích dẫn:[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://myedgetech.com/deepseek-r1-t/
[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
|@.