„Deepseek R1“ yra galingas kalbos modelis, skirtas pažangių samprotavimų ir problemų sprendimo užduotims, tačiau analizuojant daugiakalbius atnaujinimus, jis susiduria su keliais apribojimais:
1. Kalbos palaikymas ir nuoseklumas: „Deepseek R1“ turi kalbų nuoseklumo patikrinimus, visų pirma kinų ir anglų kalbą, tačiau ji kovoja su kitomis kalbomis ar kalbų keitimo scenarijais [2]. Tai reiškia, kad nors ji gali tvarkyti daugiakalbį turinį, jis gali neveikti kalbų, esančių už jos pagrindinių fokusavimo sričių ribų.
2. Daugiakalbis našumo skirtumas: modelis rodo reikšmingus našumo skirtumus tarp jo pilnos versijos ir mažesnių distiliuotų modelių, ypač kai tvarkomi kitos nei anglų ir kinų kalbomis [6]. Mažesni modeliai, tokie kaip R1-7B, susiduria su dideliais daugiakalbių užduočių iššūkiais.
3. Vertimo kokybė: „Deepseek R1“ vertimo galimybės nėra tokios patikimos kaip kai kurie kiti modeliai. Pavyzdžiui, ji kovoja su verčiant į tokias kalbas kaip vengrų kalba, sukuriant sakinius su pagrindinėmis gramatinėmis klaidomis ar nesąmoningomis frazėmis [3]. Šis apribojimas gali paveikti jo sugebėjimą tiksliai išanalizuoti gyvenimo aprašymus, parašytus kitomis kalbomis nei anglų ar kinų kalba.
4. Kultūriniai niuansai: Nors „Deepseek R1“ yra pažymėtas dėl savo sugebėjimo suprasti kultūrinius niuansus daugiakalbiame turinyje generavime [5], jo atlikimas analizuojant atnaujinimą gali nevisiškai užfiksuoti šių niuansų, ypač kalbomis, kuriose jis yra mažiau įgudęs.
5. Greitas jautrumas: „Deepseeek R1“ gali būti jautrus daugialypiam posūkiui ar keliems kadruose, kurie gali apsunkinti daugiakalbių gyvenimo aprašymų analizę, jei raginimai nebus kruopščiai sukurti [2]. Šis jautrumas reikalauja, kad vartotojai pasirinktų nulinio šūvio metodą, kad būtų optimalūs rezultatai, o tai ne visada gali būti įmanoma sudėtinguose daugiakalbiuose scenarijuose.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek R1“ siūlo pažangias samprotavimo galimybes, tačiau jos apribojimai tvarkant daugiakalbį turinį, ypač ne anglų ir kinų kalba, gali kliudyti jo veiksmingumui analizuojant daugiakalbius atnaujinimus. Vartotojams gali tekti pasikliauti kitais modeliais ar strategijomis, kad būtų geresnė daugiakalbė parama.
Citatos:
[1] https://www.linkedin.com/posts/glencathey_check-out-ow-deepseeks-r1-transparents-actity-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_truggles_with_this/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[5] https://www.koyeb.com/tutorials/deepseek-r1-multi-lingual-and-agentic-gag-capability-in-cractice
[6] https://www.numberanalytics.com/blog/deekseek-multilingual-performance-comparion
[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