Deepseek R1 adalah model bahasa yang kuat yang dirancang untuk penalaran lanjutan dan tugas pemecahan masalah, tetapi menghadapi beberapa keterbatasan saat menganalisis resume multibahasa:
1. Dukungan dan Konsistensi Bahasa: Deepseek R1 memiliki pemeriksaan konsistensi bahasa terutama untuk bahasa Cina dan Inggris, tetapi berjuang dengan bahasa lain atau skenario pengalihan bahasa [2]. Ini berarti bahwa sementara itu dapat menangani beberapa konten multibahasa, ia mungkin tidak berkinerja baik dengan bahasa di luar area fokus utamanya.
2. Disparitas Kinerja Multilingual: Model menunjukkan perbedaan kinerja yang signifikan antara versi lengkapnya dan model suling yang lebih kecil, terutama ketika menangani bahasa selain bahasa Inggris dan Cina [6]. Model yang lebih kecil, seperti R1-7B, menghadapi tantangan besar dalam tugas multibahasa.
3. Kualitas terjemahan: Kemampuan terjemahan Deepseek R1 tidak sekuat beberapa model lainnya. Misalnya, ia berjuang dengan menerjemahkan ke dalam bahasa seperti Hongaria, menghasilkan kalimat dengan kesalahan tata bahasa utama atau frasa tidak masuk akal [3]. Keterbatasan ini dapat mempengaruhi kemampuannya untuk menganalisis resume yang ditulis secara akurat dalam bahasa selain bahasa Inggris atau Cina.
4. Nuansa Budaya: Sementara Deepseek R1 terkenal karena kemampuannya untuk memahami nuansa budaya dalam generasi konten multibahasa [5], kinerjanya dalam menganalisis resume mungkin tidak sepenuhnya menangkap nuansa ini, terutama dalam bahasa di mana ia kurang mahir.
5. Sensitivitas cepat: Deepseek R1 dapat sensitif terhadap multi-turn atau beberapa penuntutan, yang mungkin menyulitkan analisis resume multibahasa jika petunjuknya tidak dibuat dengan cermat [2]. Sensitivitas ini mengharuskan pengguna untuk mengadopsi pendekatan nol-shot untuk hasil yang optimal, yang mungkin tidak selalu layak dalam skenario multibahasa yang kompleks.
Singkatnya, sementara Deepseek R1 menawarkan kemampuan penalaran canggih, keterbatasannya dalam menangani konten multibahasa, terutama di luar bahasa Inggris dan Cina, dapat menghambat keefektifannya dalam menganalisis resume multibahasa. Pengguna mungkin perlu mengandalkan model atau strategi lain untuk dukungan multibahasa yang lebih baik.
Kutipan:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-how-deepseeks-r1-transparly-activity-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-capability-in-pactice
[6] https://www.numberanalytics.com/blog/deekseek-multilingual-performance-comparison
[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