Deepseek R1 chủ yếu được tối ưu hóa để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và không được thiết kế cụ thể cho các ngôn ngữ lập trình theo cách các mô hình như GPT-4O hoặc Openai's O1. Tuy nhiên, nó có thể xử lý các nhiệm vụ liên quan đến mã hóa và lý luận thuật toán, đặc biệt là trong các kịch bản đòi hỏi sự suy luận logic và giải quyết vấn đề. Dưới đây là tổng quan chi tiết về hiệu suất của nó trên các nhiệm vụ liên quan đến lập trình khác nhau:
1. Mã hóa và lý luận thuật toán: Deepseek R1 thực hiện cạnh tranh trong các tiêu chuẩn mã hóa như CodeForces và SWE Bench được xác minh. Nó đạt được thứ hạng tỷ lệ phần trăm là 96,3% đối với CodeForces, rất gần với 96,6% của Openai O1-1217 [7]. Điều này cho thấy rằng mặc dù nó không thể vượt trội trong việc tạo ra mã thông thạo, nhưng nó có khả năng giải quyết các vấn đề thuật toán một cách hiệu quả.
2. Hỗ trợ ngôn ngữ: Trong khi Deepseek R1 hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, trọng tâm chính của nó là tiếng Anh và tiếng Trung. Hiệu suất của nó có thể làm suy giảm các truy vấn bằng các ngôn ngữ khác và một số đầu ra có thể trộn các ngôn ngữ, đặc biệt là giữa tiếng Anh và tiếng Trung [7].
3. Lý luận toán học và logic: Deepseek R1 vượt trội trong các nhiệm vụ yêu cầu lý luận toán học và logic. Nó có thể phân chia một cách có hệ thống các vấn đề phức tạp thành các giải pháp từng bước, làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ liên quan đến lý luận toán học hoặc các suy luận logic [3] [5].
4. Ra quyết định thời gian thực: Kiến trúc học tập củng cố của mô hình cho phép nó tinh chỉnh các dự đoán của nó dựa trên phản hồi, làm cho nó phù hợp cho các ứng dụng ra quyết định thời gian thực. Tuy nhiên, điều này không liên quan trực tiếp đến các ngôn ngữ lập trình nhưng nêu bật khả năng thích ứng của nó trong môi trường động [4] [5].
Tóm lại, Deepseek R1 không được tối ưu hóa cụ thể cho các ngôn ngữ lập trình nhưng thực hiện tốt trong các nhiệm vụ liên quan đến lý luận logic và giải quyết vấn đề, có thể có lợi trong bối cảnh mã hóa. Điểm mạnh của nó nằm nhiều hơn trong lý luận toán học và logic hơn là tạo mã thông thạo.
Trích dẫn:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehensive-guide
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.giskard.ai/knowledge/deepseek-r1-complete-analysis-of-performance-and-limitations