Deepseek R1 est un modèle de langage puissant conçu pour le raisonnement avancé et les tâches de résolution de problèmes, mais il fait face à plusieurs limites lors de l'analyse de curriculum vitae multilingue:
1. Soutien et cohérence linguistiques: Deepseek R1 a des vérifications de cohérence linguistique principalement pour le chinois et l'anglais, mais il lutte avec d'autres langues ou des scénarios de changement de langue [2]. Cela signifie que bien qu'il puisse gérer un contenu multilingue, il peut ne pas bien fonctionner avec des langues en dehors de ses principaux domaines d'intervention.
2. Disparité des performances multilingues: le modèle montre des disparités de performances significatives entre sa version complète et les modèles distillés plus petits, en particulier lors de la gestion des langues autres que l'anglais et le chinois [6]. Les modèles plus petits, tels que le R1-7B, sont confrontés à des défis substantiels dans les tâches multilingues.
3. Qualité de traduction: les capacités de traduction de Deepseek R1 ne sont pas aussi robustes que certains autres modèles. Par exemple, il a du mal à traduire en langues comme le Hongrois, produisant des phrases avec des erreurs grammaticales majeures ou des phrases absurdes [3]. Cette limitation peut affecter sa capacité à analyser avec précision les CV écrits dans des langues autres que l'anglais ou le chinois.
4. Nuances culturelles: Bien que Deepseek R1 soit noté pour sa capacité à comprendre les nuances culturelles dans la génération de contenu multilingue [5], ses performances dans l'analyse des CV peuvent ne pas capturer pleinement ces nuances, en particulier dans les langues où il est moins compétent.
5. Sensibilité des invites: Deepseek R1 peut être sensible aux invites multi-tours ou à quelques coups, ce qui peut compliquer l'analyse des CV multilingues si les invites ne sont pas soigneusement conçues [2]. Cette sensibilité oblige les utilisateurs à adopter une approche zéro-tir pour des résultats optimaux, qui peuvent ne pas toujours être réalisables dans des scénarios multilingues complexes.
En résumé, bien que Deepseek R1 offre des capacités de raisonnement avancées, ses limites dans la gestion du contenu multilingue, en particulier en dehors de l'anglais et du chinois, peuvent entraver son efficacité dans l'analyse des curriculum vitae multilingues. Les utilisateurs peuvent avoir besoin de s'appuyer sur d'autres modèles ou stratégies pour un meilleur support multilingue.
Citations:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-uthow-deepseeks-r1-transparenly-activité-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-deepseek-r1-redefining-reasoning-ai/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibup9h/deepseek_r1_struggles_with_this/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://www.koyeb.com/tutorials/deepseek-r1-multi-lingual-and-agentic-rag capabilities-in-practice
[6] https://www.numberanalytics.com/blog/deekseek-mullingal-performance-comparison
[7] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf
[8] https://blog.stackademic.com/integment-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-résume-analyzer-code-Demo-4e1cc29cdc6e