Deepseek-R1 รูปแบบการให้เหตุผลขั้นสูงเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญหลายประการในการแก้ปัญหาหลายขั้นตอน ความท้าทายเหล่านี้เกิดจากการพึ่งพาการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) และความซับซ้อนในการพัฒนาความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่ง
ความท้าทายหลัก
** 1. ปัญหาการผสมภาษาและความสามารถในการอ่าน
Deepseek-R1 ต้องดิ้นรนกับการผสมภาษาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประมวลผลการสืบค้นในภาษาอื่นนอกเหนือจากภาษาการเพิ่มประสิทธิภาพหลัก (ภาษาจีนและภาษาอังกฤษ) สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันในการใช้เหตุผลและการตอบสนองเนื่องจากโมเดลอาจเปลี่ยนภาษางานกลางงานส่งผลกระทบต่อความชัดเจนและการเชื่อมโยงกัน [1] [6] นอกจากนี้การใช้ RL บริสุทธิ์โดยไม่มีข้อมูลที่มีโครงสร้างอาจส่งผลให้สามารถอ่านได้ไม่ดีทำให้ผู้ใช้ตีความผลลัพธ์ของโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [5]
** 2. ความซับซ้อนของงานการใช้เหตุผล
แบบจำลองพบปัญหาเมื่อจัดการกับการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนเนื่องจากพื้นที่การค้นหามากมายที่เกี่ยวข้องกับการสร้างคำตอบ ตัวอย่างเช่นในขณะที่วิธีการดั้งเดิมเช่นการปรับแต่งการปรับแต่ง (SFT) ให้วิธีการที่มีโครงสร้าง ความซับซ้อนนี้สามารถนำไปสู่ความไร้ประสิทธิภาพและข้อผิดพลาดในผลลัพธ์ของโมเดล [2] [4]
** 3. ให้รางวัลความเสี่ยงในการแฮ็ก
Deepseek-R1 ใช้ระบบรางวัลไฮบริดเพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการเรียนรู้ อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ไม่ได้ไม่มีความเสี่ยง ศักยภาพในการแฮ็ครางวัล ** ที่โมเดลใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ในฟังก์ชั่นรางวัลเป็นความท้าทายที่สำคัญ สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองได้รับรางวัลสูงโดยไม่ต้องทำงานที่ตั้งใจไว้อย่างแท้จริงซึ่งสามารถทำให้การฝึกอบรมและการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของมันทำให้เข้าใจผิด [3] [6]
** 4. ข้อ จำกัด ของโมเดลรางวัลกระบวนการ (PRM)
ในขณะที่ PRMS ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มการใช้เหตุผลโดยการชี้นำแบบจำลองผ่านขั้นตอนที่กำหนดไว้ แต่ก็พิสูจน์ได้ยากที่จะใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ความท้าทายรวมถึงการกำหนดขั้นตอนที่ละเอียดสำหรับงานให้เหตุผลและทำให้มั่นใจว่าขั้นตอนกลางนั้นถูกต้อง ความซับซ้อนนี้มักจะนำไปสู่ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพิ่มเติมโดยไม่มีประโยชน์มากมาย [2] [5]
** 5. ความไวต่อการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว
Deepseek-R1 แสดงความไวสูงต่อวิธีการแจ้งเตือนที่มีโครงสร้าง ความแปรปรวนในการแจ้งเตือนสามารถลดประสิทธิภาพลงได้อย่างมีนัยสำคัญซึ่งจำเป็นต้องมีการป้อนข้อมูลที่แม่นยำจากผู้ใช้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ความไวนี้ จำกัด ความสามารถในการปรับตัวและการใช้งานของโมเดลในบริบทที่แตกต่างกันและความต้องการของผู้ใช้ [4] [6]
โดยสรุปในขณะที่ Deepseek-R1 แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในความสามารถในการใช้เหตุผลของ AI ผ่านวิธีการฝึกอบรมที่เป็นนวัตกรรม แต่ก็ยังคงต่อสู้กับความท้าทายพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการจัดการภาษาความซับซ้อนของงานกลไกการให้รางวัลและการเปลี่ยนแปลงปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ การแก้ไขปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพในสถานการณ์การแก้ปัญหาหลายขั้นตอน
การอ้างอิง:[1] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-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-merferforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://adasci.org/mastering-llms-reasoning-capability-with-deepseek-r1/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/issues/26
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme