Deepseek-R1-Zero ในขณะที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในความสามารถในการใช้เหตุผลผ่านการเรียนรู้การเสริมแรงมีข้อ จำกัด ที่โดดเด่นหลายประการ:
** ปัญหาการผสมภาษาและการเชื่อมโยงกัน: หนึ่งในความท้าทายหลักคือแนวโน้มของโมเดลในการผลิตผลลัพธ์ที่ผสมภาษาโดยเฉพาะภาษาอังกฤษและภาษาจีน สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดการตอบสนองที่ไม่ต่อเนื่องกันหรือเข้าใจยากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแบบสอบถามอินพุตอยู่ในภาษาเดียว [1] [4]
** ความสามารถในการอ่านไม่ดี: ความสามารถในการอ่านของโมเดลมักจะถูกบุกรุก ผู้ใช้ได้รายงานปัญหาเกี่ยวกับการจัดรูปแบบและความชัดเจนทำให้ยากที่จะทำตามกระบวนการให้เหตุผลหรือคำตอบสุดท้ายที่จัดทำโดยรุ่น [3] [5]
** การขาดการปรับแต่งการควบคุมอย่างดี: Deepseek-R1-Zero ได้รับการพัฒนาโดยไม่มีการปรับแต่งเบื้องต้นใด ๆ ซึ่งจำกัดความสามารถในการสร้างผลลัพธ์ที่ได้รับการขัดเงาอย่างเต็มที่และสอดคล้องกับมนุษย์ การขาดการปรับแต่งนี้สามารถนำไปสู่การตอบสนองที่เชื่อถือได้น้อยกว่าเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่รวมเทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแล [1] [3]
** การทำซ้ำที่ไม่มีที่สิ้นสุด: บางครั้งโมเดลแสดงพฤติกรรมซ้ำ ๆ ในการตอบสนองซึ่งสามารถเบี่ยงเบนจากประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวมและประสิทธิภาพของการสื่อสาร [5] [7]
** ความแปรปรวนของประสิทธิภาพในงานการเข้ารหัส: แม้ว่า Deepseek-R1-Zero จะแสดงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการใช้เหตุผล แต่มันก็ดำเนินการได้ไม่ดีในการเข้ารหัสความท้าทายซึ่งบ่งชี้ว่าความสามารถของมันอาจไม่แข็งแกร่งในทุกประเภทงาน [1] [2]
ข้อ จำกัด เหล่านี้ได้กระตุ้นให้เกิดความพยายามในการพัฒนาต่อไปซึ่งนำไปสู่การสร้าง Deepseek-R1 ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องเหล่านี้โดยการรวมเทคนิคการดูแลและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม
การอ้างอิง:[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-tr/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-zero
[6] https://adasci.org/mastering-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf