Deepseek R1 on peamiselt optimeeritud loomuliku keele töötlemiseks (NLP) ja see pole spetsiaalselt loodud programmeerimiskeelte jaoks sellistes mudelites nagu GPT-4O või OpenAi O1. Kuid see saab hakkama kodeerimise ja algoritmiliste mõttekäikudega seotud ülesannetega, eriti stsenaariumide korral, mis nõuavad loogilisi järeldusi ja probleemide lahendamist. Siin on üksikasjalik ülevaade selle toimimisest erinevate programmeerimisega seotud ülesannete osas:
1. kodeerimine ja algoritmiline arutluskäik: Deepseek R1 teostab konkurentsivõimeliselt selliseid kodeerimisvõlanguid nagu CodeForces ja SWE-pink kinnitatud. See saavutab protsentiili järjestuse 96,3% Codeforces, mis on OpenAi O1-1217 96,6% -le väga lähedal [7]. See viitab sellele, et kuigi see ei pruugi sujuva koodi genereerimisel silma paista, on see võimeline algoritmilisi probleeme tõhusalt lahendama.
2. Keeletugi: kuigi Deepseek R1 toetab mitut keelt, on selle põhirõhk inglise ja hiina keeles. Selle jõudlus võib teistes keeltes päringute korral halveneda ja mõned väljundid võivad segada keeli, eriti inglise ja hiina vahel [7].
3. Matemaatiline ja loogiline mõttekäik: Deepseek R1 paistab silma ülesannetes, mis nõuavad matemaatilist ja loogilist mõttekäiku. See võib süstemaatiliselt jaotada keerukad probleemid samm-sammulisteks lahendusteks, muutes selle sobivaks ülesanneteks, mis hõlmavad matemaatilisi mõttekäike või loogilisi mahaarvamisi [3] [5].
4. reaalajas otsuste tegemine: mudeli tugevdamise õppimise arhitektuur võimaldab tal tagasiside põhjal oma ennustusi täpsustada, muutes selle sobivaks reaalajas otsustusrakenduste jaoks. Kuid see ei ole otseselt seotud programmeerimiskeeltega, vaid rõhutab selle kohanemisvõimet dünaamilises keskkonnas [4] [5].
Kokkuvõtlikult ei ole Deepseek R1 spetsiaalselt programmeerimiskeelte jaoks optimeeritud, vaid toimib hästi ülesannetes, mis hõlmavad loogilisi mõttekäike ja probleemide lahendamist, mis võib olla kasulik kontekstide kodeerimisel. Selle tugevused seisnevad pigem matemaatilistes ja loogilistes mõttekäikudes kui sujuva koodi genereerimisel.
Tsitaadid:
]
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
]
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
]