Çin AI Lab Deepseek tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir akıl yürütme modeli olan Deepseek R1, özgeçmiş gibi verileri yapılandırılmış bir yaklaşımla değerlendirmek ve analiz etmek için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, özgeçmiş verilerindeki potansiyel önyargıların işlenmesi, Deepseek R1 gibi AI modelleri için karmaşık bir zorluk olmaya devam etmektedir.
Önyargı Kullanımına Yaklaşım
1. Şeffaf Akıl Yürütme Süreci: Deepseek R1, her bir gereksinimi metodik olarak parçaladığı ve açık kriterlere karşı kanıtları tarttığı şeffaf akıl yürütme süreci ile not edilir. Bu şeffaflık, karar verme sürecini görünür ve denetlenebilir hale getirerek potansiyel önyargıların belirlenmesine yardımcı olabilir [1].
2. Eğitim metodolojisi: Deepseek R1, modelin tutarlılığını ve okunabilirliğini artırmaya yardımcı olan denetimli ince ayar içeren çok aşamalı bir eğitim boru hattı kullanır. Bununla birlikte, eğitim verilerinin kendisi önyargılar içeriyorsa, bu işlem önyargıları tam olarak ele almayabilir [2] [5].
3. Önyargı tespiti ve hafifletme: Deepseek R1 güçlü akıl yürütme yeteneklerini gösterirken, işlediği verilerdeki önyargıları tespit etmek ve azaltmak için doğal olarak sağlam mekanizmaları içermez. Model, önyargıları en aza indirmek için eğitim verilerine ve algoritmalarına dayanır, ancak veriler önyargılıysa, model bu sapmaları çıktılarındaki yansıtabilir [4].
Önyargı ile Zorluklar
- Eğitim veri yanlılığı: Eğitim verileri önyargılar içeriyorsa, bunlar modelin çıktılarında sürdürülebilir. Deepseek R1'in önceden eğitilmiş model ağırlıklarına güvenmesi, eğitim verilerinde bulunan herhangi bir önyargının yanıtlarını etkileyeceği anlamına gelir [4].
- Önyargı denetimlerinin eksikliği: Deepseek R1'in bu riskleri azaltmak için sistematik önyargı denetimlerine tabi olduğuna dair net bir gösterge yoktur. Bu tür denetimler, AI modellerinin zararlı stereotipleri veya ayrımcılığı sürdürmemesini sağlamak için çok önemlidir [4].
- Etik Kaygılar: Etik kaygılar, özgeçmiş değerlendirmesi gibi görevler için Deepseek R1 gibi AI modellerini kullanırken ortaya çıkar, çünkü önyargılar düzgün bir şekilde ele alınmazsa belirli gruplara karşı yanlışlıkla ayrım yapabilirler [3].
Çözüm
Deepseek R1, verileri analiz etmek için şeffaf ve yapılandırılmış bir yaklaşım sunsa da, özgeçmiş verilerindeki önyargı sorununu doğal olarak çözmez. Kullanıcılar dikkatli olmalı ve bu tür amaçlar için kullanılan herhangi bir AI aracının önyargılar için kapsamlı bir şekilde denetlenmesini ve ilgili veri koruma düzenlemelerine uygun olmasını sağlamalıdır. Ayrıca, modelin önyargıları ele almadaki performansı, eğitim verilerinin kalitesi ve çeşitliliği ile sınırlıdır.
Alıntılar:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparent-pactivity-7290398540256727040 hqaw
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[3] https://undetectable.ai/blog/deepseek-review/
[4] https://www.forbes.com/councils/forBestechcouncil/2025/03/06/the-hidden-risks-of-open-source-a-a-why-depseek-r1s-forparacency-snnt-enough/
[5] https://builtin.com/artfial-intigence/deepseek-r1
[6] https://hafizmuhammadali.com/deepseek-r1-research-paper/
[7] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1ibhpqw/how_was_deepseekr1_built_for_dummies/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive