Deepseek-R1がソフトウェアエンジニアリングで格闘する特定のタスク

1.長い評価時間：モデルは、強化学習（RL）プロセスを遅くすることができる広範な検証を必要とするタスクと闘っています。この領域では、モデルが前身であるDeepSeek-V3に対して大幅な改善を示していないため、この非効率性はソフトウェアエンジニアリングベンチマークでのパフォーマンスに影響を与えます[2] [3]。

2。プロンプトへの感度：DeepSeek-R1は、プロンプトの構造と形式に敏感です。ソフトウェアエンジニアリングのコンテキストで一般的なマルチターンまたは少数のショットプロンプトシナリオでパフォーマンスが低下します。推奨は、より良い結果を得るためにゼロショットアプローチを使用することであり、相互作用中の柔軟性と適応性の制限を示しています[2] [4]。

3.一般的な能力の制限：DeepSeek-R1は推論タスクに優れていますが、JSON出力の呼び出しや処理などの複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに必要な幅広い機能が不足しています。このギャップは、いくつかのコーディングの課題に取り組むことができるが、より複雑なプログラミング要件には信頼できない可能性があることを示唆しています[3] [4]。

4。文化的および文脈的バイアス：ローカライズされたデータセットでのトレーニングは、グローバルなパフォーマンスに影響を与えるバイアスにつながる可能性があります。この制限は、さまざまな文化的文脈の微妙な理解を必要とする多様なソフトウェアエンジニアリング環境での有効性を妨げる可能性があります[1] [2]。

5.強力なパートナーシップの欠如：堅牢なパートナーシップがないため、確立されたプラットフォームとの統合により、ソフトウェアエンジニアリングタスクのためによくサポートされているツールに依存することが多い開発者間の採用が制限される可能性があります[1] [4]。

これらの課題は、DeepSeek-R1がAI機能に進んでいるが、ソフトウェアエンジニアリングタスクに固有の複雑さに完全に対処するためにさらなる開発が必要であることを示しています。