DeepSeek R1 er en kraftig språkmodell designet for avanserte resonnement og problemløsningsoppgaver, men den står overfor flere begrensninger når man analyserer flerspråklige CV:
1. Språkstøtte og konsistens: DeepSeek R1 har språkkonsistens sjekker først og fremst for kinesisk og engelsk, men det sliter med andre språk eller språkbytte-scenarier [2]. Dette betyr at selv om det kan håndtere noe flerspråklig innhold, kan det hende at det ikke fungerer bra med språk utenfor dets primære fokusområder.
2. Flerspråklig ytelsesforskjell: Modellen viser betydelige ytelsesforskjeller mellom fullversjonen og mindre destillerte modeller, spesielt når du håndterer andre språk enn engelsk og kinesisk [6]. De mindre modellene, som R1-7b, står overfor betydelige utfordringer i flerspråklige oppgaver.
3. Oversettelseskvalitet: DeepSeek R1s oversettelsesfunksjoner er ikke så robuste som noen andre modeller. For eksempel sliter det med å oversette til språk som ungarsk, produsere setninger med store grammatiske feil eller nonsensiske setninger [3]. Denne begrensningen kan påvirke dens evne til nøyaktig å analysere CV skrevet på andre språk enn engelsk eller kinesisk.
4. Kulturelle nyanser: Mens DeepSeek R1 er kjent for sin evne til å forstå kulturelle nyanser i flerspråklig innholdsgenerering [5], kan det hende at ytelsen i analyse av CV ikke helt fanger disse nyansene, spesielt på språk der det er mindre dyktig.
5. Rask følsomhet: DeepSeek R1 kan være følsom for flere sving- eller få spørsmål, noe som kan komplisere analysen av flerspråklige CV hvis spørsmålene ikke er nøye laget [2]. Denne følsomheten krever at brukere tar i bruk en null-shot-tilnærming for optimale resultater, som kanskje ikke alltid er mulig i komplekse flerspråklige scenarier.
Oppsummert, mens DeepSeek R1 tilbyr avanserte resonnementfunksjoner, kan dets begrensninger i håndtering av flerspråklig innhold, spesielt utenfor engelsk og kinesisk, hindre effektiviteten i å analysere flerspråklige CV. Brukere kan trenge å stole på andre modeller eller strategier for bedre flerspråklig støtte.
Sitasjoner:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-depseeeks-r1-transparently-activity-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-depseek-r1-edefing-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-tag-capabilities-in-practice
[6] https://www.numberanalytics.com/blog/deeksek-multilingual-performance-comparison
[7] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf
[8] https://blog.stackademic.com/integrating-depseek-r1-with-fastapi-building-an-aI-powered-resumer-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e