Deepseek R1 é um poderoso modelo de linguagem projetado para tarefas avançadas de raciocínio e solução de problemas, mas enfrenta várias limitações ao analisar currículos multilíngues:
1. Suporte e consistência do idioma: Deepseek R1 tem verificações de consistência do idioma principalmente para chinês e inglês, mas luta com outros idiomas ou cenários de troca de idiomas [2]. Isso significa que, embora possa lidar com algum conteúdo multilíngue, ele pode não ter um bom desempenho com idiomas fora de suas principais áreas de foco.
2. Disparidade multilíngue de desempenho: o modelo mostra disparidades significativas de desempenho entre sua versão completa e modelos destilados menores, principalmente ao manusear idiomas além do inglês e do chinês [6]. Os modelos menores, como o R1-7b, enfrentam desafios substanciais em tarefas multilíngues.
3. Qualidade da tradução: os recursos de tradução do DeepSeek R1 não são tão robustos quanto alguns outros modelos. Por exemplo, ele luta para se traduzir em idiomas como húngaros, produzindo frases com grandes erros gramaticais ou frases sem sentido [3]. Essa limitação pode afetar sua capacidade de analisar com precisão os currículos escritos em outros idiomas que não o inglês ou o chinês.
4. Nuances culturais: Embora o Deepseek R1 seja observado por sua capacidade de entender as nuances culturais na geração multilíngue de conteúdo [5], seu desempenho na análise de currículos pode não capturar completamente essas nuances, especialmente em idiomas onde é menos proficiente.
5. Sensibilidade imediata: Deepseek R1 pode ser sensível a instruções de várias turnos ou poucos anos, o que pode complicar a análise de currículos multilíngues se os avisos não forem cuidadosamente criados [2]. Essa sensibilidade exige que os usuários adotem uma abordagem de tiro zero para obter resultados ideais, o que nem sempre pode ser viável em cenários multilíngues complexos.
Em resumo, enquanto o Deepseek R1 oferece recursos avançados de raciocínio, suas limitações no lidar com conteúdo multilíngue, particularmente fora do inglês e do chinês, podem dificultar sua eficácia na análise de currículos multilíngues. Os usuários podem precisar confiar em outros modelos ou estratégias para obter um melhor suporte multilíngue.
Citações:
[1] https://www.linkedin.com/postss/glencathey_check-tow-ow-deepseeks-r1-transparently-ativity-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.ctol.digital/news/technical-review-deepseek-r1-redefining-reonomening-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-multilingual-permance-comparison
[7] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf
[8] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-ftapi-building-an-ai-poteleed-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e