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소프트웨어 엔지니어링에서 Deepseek-R1이 어려움을 겪는 특정 작업


DeepSeek-R1, 인공 지능의 주목할만한 발전은 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 몇 가지 구체적인 과제에 직면 해 있습니다.

1. 긴 평가 시간 : 모델은 강화 학습 (RL) 프로세스를 늦출 수있는 광범위한 검증이 필요한 작업으로 어려움을 겪습니다. 이 비 효율성은 소프트웨어 엔지니어링 벤치 마크에서의 성능에 영향을 미칩니다. 모델은이 영역에서 전임자 인 DeepSeek-V3보다 크게 개선되지 않기 때문입니다 [2] [3].

2. 프롬프트에 대한 민감도 : DeepSeek-R1은 프롬프트의 구조와 형식에 민감합니다. 소프트웨어 엔지니어링 컨텍스트에서 일반적 인 다중 회전 또는 소수의 프롬프트 시나리오에서는 성능이 좋지 않습니다. 권장 사항은 더 나은 결과를 위해 제로 샷 접근법을 사용하여 상호 작용 중 유연성과 적응성의 한계를 나타냅니다 [2] [4].

3. 일반적인 기능 제한 : DeepSeek-R1은 추론 작업에 능숙하지만 기능 호출 및 처리 및 처리와 같은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업에 필요한 광범위한 기능에서는 부족합니다. 이 차이는 일부 코딩 문제를 해결할 수 있지만보다 복잡한 프로그래밍 요구 사항에 대해서는 신뢰할 수 없을 수 있음을 시사합니다 [3] [4].

4. 문화적, 맥락 적 편견 : 현지화 된 데이터 세트에 대한 교육은 전 세계적으로 성능에 영향을 미치는 편견으로 이어질 수 있습니다. 이러한 한계는 다양한 문화적 맥락에 대한 미묘한 이해가 필요한 다양한 소프트웨어 엔지니어링 환경에서의 효과를 방해 할 수있다 [1] [2].

5. 강력한 파트너십 부족 : 강력한 파트너십이없고 확립 된 플랫폼과의 통합이 없으면 소프트웨어 엔지니어링 작업을위한 잘 지원되는 도구에 종종 의존하는 개발자 간의 채택을 제한 할 수 있습니다 [1] [4].

이러한 과제에 따르면 DeepSeek-R1은 AI 기능을 발전 시켰지만 소프트웨어 엔지니어링 작업에 내재 된 복잡성을 완전히 해결하려면 여전히 추가 개발이 필요합니다.

인용 :
[1] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-ofen-ai-s-at-95-95-
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-deepseek-r1-redefining-reasoning-ai/
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://felloai.com/2025/01/deepseek-r1-open-source-ai-thats-beating-google-and-openai/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[6] https://aipapersacademy.com/deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/