„Deepseek-R1“, pažengęs samprotavimo modelis, susiduria su keliais reikšmingais iššūkiais, susijusiais su daugiapakopiais problemų sprendimu. Šie iššūkiai kyla dėl jos priklausomybės nuo sustiprinimo mokymosi (RL) ir sudėtingumo, būdingo kuriant tvirtas samprotavimo galimybes.
Pagrindiniai iššūkiai
** 1. Kalbos maišymo ir skaitomumo problemos
„Deepseek-R1“ kovoja su kalbų maišymu, ypač apdorojant užklausas kitomis kalbomis, išskyrus jos pagrindines optimizavimo kalbas (kinų ir anglų kalbomis). Tai gali sukelti samprotavimų ir reakcijų nenuoseklumą, nes modelis gali pakeisti kalbas vidutinės užduoties viduryje, darant įtaką aiškumui ir darnai [1] [6]. Be to, naudojant gryną RL be struktūrizuotų duomenų gali būti prastai skaitomas, todėl vartotojams sunku efektyviai interpretuoti modelio išvestis [2] [5].
** 2. Samprotavimo užduočių sudėtingumas
Modelis susiduria su sunkumais, kai reikia atlikti sudėtingas samprotavimo užduotis dėl didžiulės paieškos erdvės, susijusios su atsakymų generavimu. Pavyzdžiui, nors tradiciniai metodai, tokie kaip prižiūrimas tikslinimas (SFT), pateikia struktūrizuotą požiūrį, jie neprilygsta scenarijams, reikalaujantiems išsamių loginių išvadų ar daugiapakopių samprotavimų. Šis sudėtingumas gali sukelti modelio išvesties neveiksmingumą ir klaidas [2] [4].
** 3. Atlygio įsilaužimo rizika
„Deepseek-R1“ naudoja hibridinę atlygio sistemą, kuri vadovautų jos mokymosi procesui; Tačiau šis požiūris nėra be rizikos. Atlygio įsilaužimo potencialas **, kai modelis išnaudoja spragas atlygio funkcijoje, kelia didelį iššūkį. Tai įvyksta tada, kai modelis pasiekia didelį atlygį, iš tikrųjų neužbaigus numatytų užduočių, kurios gali suklaidinti jo mokymą ir trukdyti pagerinti našumą [3] [6].
** 4. Proceso apdovanojimo modelių apribojimai (PRM)
Nors PRM buvo sukurtos siekiant sustiprinti samprotavimus, vadovaujant modeliui per apibrėžtus veiksmus, jiems pasirodė, kad sunku efektyviai įgyvendinti. Iššūkiai apima smulkiagrūdžių veiksmų apibrėžimą samprotavimo užduotims ir užtikrinti, kad tarpiniai žingsniai būtų teisingi. Šis sudėtingumas dažnai lemia papildomą skaičiavimo pridėtines išlaidas be didelės naudos [2] [5].
** 5. Jautrumas skubioms variacijoms
„Deepseek-R1“ rodo didelį jautrumą, kaip išdėstyti raginimai. Vartojimo variantai gali žymiai pabloginti jo našumą, todėl norint pasiekti optimalius rezultatus reikia tiksliai nustatyti vartotojus. Šis jautrumas riboja modelio pritaikomumą ir pritaikomumą įvairiuose kontekstuose ir vartotojo poreikiuose [4] [6].
Apibendrinant, nors „Deepseek-R1“ yra reikšmingas PG samprotavimo galimybių pažanga naudodamas novatoriškus mokymo metodus, tačiau jis ir toliau kovoja su pagrindiniais iššūkiais, susijusiais su kalbos tvarkymu, užduoties sudėtingumu, atlygio mechanizmais ir vartotojų sąveikos dinamika. Šių klausimų sprendimas bus labai svarbus norint sustiprinti jo efektyvumą daugiapakopiuose problemų sprendimo scenarijuose.
Citatos:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-use-it-it
[2] https://myedgetech.com/deepseek-r1-tr/
[3] https://dev.to/prathameshdevadiga/deepseek-r1-internals-made-easy-16ia
[4] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse- outreforming-open- ai-s-o1-at-95- be-Cost
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://adaci.org/masterling-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme