Deepseek R1 este un model de limbaj puternic conceput pentru raționamentele avansate și sarcinile de rezolvare a problemelor, dar se confruntă cu mai multe limitări atunci când analizează CV-urile multilingve:
1. Suport și consistență lingvistică: Deepseek R1 are verificări de consistență a limbii în principal pentru chineză și engleză, dar se luptă cu alte limbi sau scenarii de comutare a limbii [2]. Acest lucru înseamnă că, deși poate gestiona un conținut multilingv, este posibil să nu funcționeze bine cu limbi în afara zonelor sale de focalizare principală.
2. Disparitatea de performanță multilingvă: modelul prezintă disparități semnificative de performanță între versiunea sa completă și modelele distilate mai mici, în special atunci când manipulează limbi, altele decât engleza și chineza [6]. Modelele mai mici, cum ar fi R1-7B, se confruntă cu provocări substanțiale în sarcinile multilingve.
3. Calitatea traducerii: Capacitățile de traducere Deepseek R1 nu sunt la fel de robuste ca și alte modele. De exemplu, se luptă cu traducerea în limbi precum maghiara, producând propoziții cu erori gramaticale majore sau fraze nesensibile [3]. Această limitare poate afecta capacitatea sa de a analiza cu exactitate CV -urile scrise în alte limbi decât engleza sau chineza.
4. Nuanțele culturale: în timp ce Deepseek R1 este remarcat pentru capacitatea sa de a înțelege nuanțele culturale în generarea multilingvă de conținut [5], performanțele sale în analizarea CV -urilor ar putea să nu capteze pe deplin aceste nuanțe, în special în limbile în care este mai puțin priceput.
5. Sensibilitate promptă: Deepseek R1 poate fi sensibilă la prompturile cu mai multe rânduri sau cu puține fotografii, ceea ce ar putea complica analiza CV-urilor multilingve dacă prompturile nu sunt elaborate cu atenție [2]. Această sensibilitate impune utilizatorilor să adopte o abordare zero pentru rezultate optime, care s-ar putea să nu fie întotdeauna posibile în scenarii multilingve complexe.
În rezumat, în timp ce Deepseek R1 oferă capacități avansate de raționament, limitările sale în gestionarea conținutului multilingv, în special în afara englezei și chinezei, pot împiedica eficacitatea acestuia în analiza CV -urilor multilingve. Utilizatorii ar putea avea nevoie să se bazeze pe alte modele sau strategii pentru un suport multilingv mai bun.
Citări:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparent-asactivitate-7290398540256727040-hqaw
[2] https://www.ctol.digital/news/technic-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-mullingual-and-and-agentic-rag-capabilități-in-practic
]
[7] https://arxiv.org/pdf/2501.12948.pdf
[8] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-resume-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e