** Keele segamise ja sidususega seotud probleemid: üks peamisi väljakutseid on mudeli kalduvus toota väljundeid, mis segavad keelte, eriti inglise ja hiina keelt. Selle tulemuseks on vastused, mis võivad olla ebajärjekindlad või raskesti mõistetavad, eriti kui sisendpäring on ühes keeles [1] [4].
** Halb loetavus: mudeli väljundite loetavus on sageli ohustatud. Kasutajad on teatanud vormindamise ja selgusega seotud probleemidest, muutes rasket järgimise protsessi või mudeli esitatud lõplike vastuste järgimist [3] [5].
** Juhendatud peenhäälestamise puudumine: Deepseek-R1-Zero töötati välja ilma esialgse juhendatud peenhäälestamiseta, mis piirab selle võimet genereerida täielikult poleeritud ja inimlikku joondatud väljundeid. See täpsustamise puudumine võib põhjustada vähem usaldusväärseid vastuseid võrreldes mudelitega, mis hõlmavad juhendatud õppe tehnikaid [1] [3].
** Lõputu kordamine: mudelil on mõnikord oma vastustes korduv käitumine, mis võib kahandada kommunikatsiooni üldist kasutajakogemust ja tõhusust [5] [7].
** Kodeerimisülesannete jõudluse varieeruvus: kuigi DeepSEEK-R1-Zero näitab põhjendamisülesannetes tugevat jõudlust, toimib see kodeerimisprobleemide osas halvasti, mis näitab, et selle võimalused ei pruugi olla kõigi ülesannete tüüpide puhul nii vastupidavad [1] [2].
Need piirangud on ajendanud edasisi arendustegevusi, mis viib DeepSEEK-R1 loomiseni, mille eesmärk on nende puudustega tegeleda, lisades juhendatud tehnikaid ja parandades üldist jõudlust.
Tsitaadid:]
[2] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[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