งานเฉพาะที่ DeepSeek-R1 ต่อสู้กับวิศวกรรมซอฟต์แวร์

1. เวลาการประเมินยาว: แบบจำลองการดิ้นรนกับงานที่ต้องมีการตรวจสอบอย่างกว้างขวางซึ่งสามารถชะลอกระบวนการเรียนรู้เสริมแรง (RL) ความไร้ประสิทธิภาพนี้ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพในการวัดประสิทธิภาพทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์เนื่องจากโมเดลไม่ได้แสดงการปรับปรุงที่สำคัญมากกว่า Deepseek-V3 รุ่นก่อนในพื้นที่นี้ [2] [3]

2. ความไวต่อการแจ้งเตือน: Deepseek-R1 มีความไวต่อโครงสร้างและรูปแบบของพรอมต์ มันทำงานได้ไม่ดีกับสถานการณ์การแจ้งเตือนหลายครั้งหรือไม่กี่ครั้งซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในบริบททางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ คำแนะนำคือการใช้วิธีการเป็นศูนย์เพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่าซึ่งบ่งบอกถึงข้อ จำกัด ในความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวในระหว่างการโต้ตอบ [2] [4]

3. ข้อ จำกัด ด้านความสามารถทั่วไป: แม้ว่า Deepseek-R1 จะเก่งในการใช้เหตุผล แต่มันก็สั้นลงในความสามารถที่กว้างขึ้นที่จำเป็นสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนเช่นการเรียกใช้ฟังก์ชั่นและการจัดการเอาต์พุต JSON ช่องว่างนี้แสดงให้เห็นว่าในขณะที่มันสามารถจัดการกับความท้าทายการเข้ารหัสบางอย่าง แต่อาจไม่น่าเชื่อถือสำหรับข้อกำหนดการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้น [3] [4]

4. อคติทางวัฒนธรรมและบริบท: การฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่มีการแปลอาจนำไปสู่อคติที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของมันทั่วโลก ข้อ จำกัด นี้สามารถขัดขวางประสิทธิภาพของมันในสภาพแวดล้อมทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่หลากหลายซึ่งต้องการความเข้าใจที่เหมาะสมของบริบททางวัฒนธรรมที่หลากหลาย [1] [2]

5. การขาดความร่วมมือที่แข็งแกร่ง: การขาดความร่วมมือที่แข็งแกร่งและการรวมเข้ากับแพลตฟอร์มที่จัดตั้งขึ้นอาจ จำกัด การยอมรับในหมู่นักพัฒนาที่มักพึ่งพาเครื่องมือที่ได้รับการสนับสนุนอย่างดีสำหรับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ [1] [4]

ความท้าทายเหล่านี้บ่งชี้ว่าในขณะที่ DeepSeek-R1 ได้ก้าวไปสู่ความสามารถของ AI แต่ก็ยังต้องมีการพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับความซับซ้อนที่มีอยู่ในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างเต็มที่