DeepSeek (DPC) 大型语言模型在自然语言处理中的问题，特别是其在文本连贯性、敏感性和过拟合等方面的缺陷。通过多轮测试，讲解了如何稳定复现这些问题，并对比了DPC与其他语言模型在续写任务中的表现，揭示了DPC模型在处理复杂自然语言任务时的局限性。
- 📉 **文本连贯性差**：DPC在输出内容时容易偏离主题，尤其是当文本较长时，后半段的输出往往缺乏连贯性，导致内容不可理解。
- 🧠 **注意力机制问题**：由于DPC采用稀疏记忆和优化算法，未能有效地处理所有上下文信息，导致模型忘记之前的重要信息，影响任务完成的准确性。
- 💻 **过拟合和固化问题**：DPC在某些数学和编程问题上表现较好，但无法证明其整体模型性能优越，因为其过于依赖特定任务的训练。
- 🔍 **自然语言处理能力下降**：通过续写任务的测试，发现DPC在自然语言处理上存在严重问题，与其他模型如GPT-4和GPT-3.5相比，其表现更差，尤其在细节捕捉和文本结构上存在明显差距。
Q: DPC的主要问题是什么？
A: DPC主要存在三个问题：文本连贯性差、过于敏感以及过拟合。这些问题导致DPC在生成文本时经常出现不连贯的内容或偏离主题。
Q: 为什么有些人认为DPC在数学和编程上表现不错？
A: DPC在数学和编程问题上表现不错是因为它经过了强化学习，专门训练来处理这些任务。但这并不能证明它在自然语言处理上的整体表现好，因为它本质上是一个大语言模型，基于自然语言的预测来生成输出。
Q: 如何测试DPC的文本连贯性问题？
A: 通过给DPC提供带有多个要素的段落，要求其继续写作。测试结果显示，DPC在处理文本连贯性时容易丢失关键信息，例如忘记提及之前提到的梦境或时间背景，导致输出内容缺乏连贯性。
Q: DPC在与GPT-4和其他模型对比时表现如何？
A: DPC与GPT-4相比，在某些生成任务中表现较差，尤其在记忆细节和维持文本连贯性方面。尤其是DPC在自然语言处理上比GPT-4退化明显，输出的内容不如GPT-4准确或连贯。
DP模型的火爆原因00:00
DP是一个基于lucky language model的产品，广泛应用于互联网。
支持与不支持DP的人之间有较大的意见不对称。
需要通过实际测试来评价其好坏，而不仅仅依赖他人的推荐。
大白也能理解的测试01:05
本期内容通过简单易懂的方式，手把手指导如何复现DP的严重问题。
重点测试DP模型的实际使用感受。
强调建立理解模型问题的能力非常重要。
数学与编程问题的局限性02:07
DP在数学和编程任务上表现良好，但这并不意味着它整体性能优秀。
讲解DP为何在自然语言处理上存在问题，核心在于其基础性能。
数学和编程的强化学习并不能弥补自然语言处理的不足。
模型的核心问题：文本连贯性06:19
DP模型存在文本连贯性差的问题，输出内容可能偏离上下文。
举例说明，DP的文本生成常常没有连续性，难以理解。
通过测试验证该问题，强调DP的记忆机制问题。
测试：DP模型记忆力差09:29
通过设计段落续写任务，测试DP是否能记住前文要素。
验证DP和GPT在续写任务中的表现，分析其记忆力缺陷。
结果显示DP与GPT都未能有效保持上下文连贯性。
GPT与DP的对比测试10:32
通过续写任务，测试GPT-4和DP的表现，结果不稳定。
GPT-4表现不佳，未能准确抓住文本要素，如梦境和时间信息。
DP模型在部分要素上表现较好，但仍存在记忆和连贯性问题。
深度思考与过拟合问题13:41
通过对比，R1模型在深度思考后表现比V3更差。
R1过度臆想，缺少对关键要素的抓取，存在自然语言处理上的退化。
强调DP模型的训练方式存在问题，导致R1在自然语言能力上退步
