Η απόδοση του Deepseek στο σημείο αναφοράς AIME 2024 παρέχει σημαντικές γνώσεις σχετικά με τις συνολικές δυνατότητες μαθηματικών συλλογισμών. Το AIME είναι ένας προκλητικός διαγωνισμός μαθηματικών για μαθητές γυμνασίου, γνωστός για τα αυστηρά και σύνθετα προβλήματα του. Τα μοντέλα του Deepseek έχουν επιδείξει εντυπωσιακά αποτελέσματα σε αυτό το σημείο αναφοράς, παρουσιάζοντας την ικανότητά τους να αντιμετωπίζουν τις προηγμένες μαθηματικές έννοιες.
ΚΥΡΙΑΚΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ
- Τα επιτεύγματα ακρίβειας: Τα μοντέλα του Deepseek έχουν επιτύχει αξιοσημείωτη ακρίβεια στο AIME 2024. Για παράδειγμα, το μοντέλο Deepseek R1 έφθασε σε ποσοστό ακρίβειας 52,5%, ξεπερνώντας άλλα μοντέλα όπως το O1-Preview της OpenAI, το οποίο σημείωσε 44,6% [5]. Επιπλέον, ένα μοντέλο παραμέτρων 32B από το Deepseek πέτυχε ακρίβεια 72,6%, αν και αυτό ήταν ελαφρώς χαμηλότερο από ένα άλλο μοντέλο, O1-0912, το οποίο σημείωσε 74,4% [1].
- Σύγκριση με την ανθρώπινη απόδοση: Η μέση βαθμολογία για τους ανθρώπινους συμμετέχοντες στο AIME είναι ιστορικά μεταξύ 4 και 6 σωστών απαντήσεων από 15 ερωτήσεις. Ενώ τα μοντέλα του Deepseek έχουν δείξει ισχυρές επιδόσεις, εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν προκλήσεις για τη σταθερή επίλυση προχωρημένων μαθηματικών προβλημάτων, παρόμοια με τους ανθρώπινους συμμετέχοντες [7].
-Λογιστική και επίλυση προβλημάτων: Τα μοντέλα του Deepseek υπερέχουν στη μαθηματική συλλογιστική χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η λογική βήμα προς βήμα και η χρήση εργαλείων. Αυτό είναι εμφανές στις επιδόσεις τους σε άλλα μαθηματικά σημεία αναφοράς, όπου έχουν ξεπεράσει τα υπάρχοντα μοντέλα ανοιχτού κώδικα [2]. Η ικανότητα παροχής διαφανών διαδικασιών συλλογιστικής, παρόμοια με τη συζήτηση που μοιάζει με τον άνθρωπο, ενισχύει την εκπαιδευτική τους αξία και αξιοπιστία [5].
Περιορισμοί και προκλήσεις
- Μεταβλητότητα απόδοσης: Υπάρχει αξιοσημείωτη απόκλιση στην απόδοση όταν τα μοντέλα DeepSeek αντιμετωπίζουν ερωτήσεις παραλλαγών ή εκείνα που δεν περιλαμβάνονται άμεσα στα δεδομένα εκπαίδευσης τους. Για παράδειγμα, ενώ υπερέχουν σε συγκεκριμένα δεδομένα δοκιμών, η ικανότητά τους να γενικεύονται σε τροποποιημένες εκδόσεις των ερωτήσεων είναι περιορισμένες [4].
- Κορεσμός αναφοράς: Το σημείο αναφοράς AIME παραμένει δύσκολο για τα μοντέλα AI, καθώς δεν είναι ακόμα κορεσμένο, πράγμα που σημαίνει ότι τα μοντέλα μπορούν ακόμα να βελτιωθούν σημαντικά σε αυτό το έργο [7]. Αυτό υποδηλώνει ότι ενώ η Deepseek έχει κάνει βήματα, υπάρχει περιθώριο για περαιτέρω ανάπτυξη στη μαθηματική συλλογιστική.
Μελλοντικές επιπτώσεις
Η απόδοση του Deepseek στο AIME 2024 υπογραμμίζει τη δυνατότητα για μοντέλα AI να υπερέχουν στη μαθηματική συλλογιστική όταν συνδυάζουν την τεχνογνωσία του τομέα με αποτελεσματικές τεχνικές κατάρτισης. Αυτή η προσέγγιση θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο εξειδικευμένα μοντέλα που επιτυγχάνουν ισχυρά αποτελέσματα με μέτριους υπολογιστικούς πόρους, μετατοπίζοντας την εστίαση από την ακατέργαστη εξουσία σε έξυπνες στρατηγικές κατάρτισης [1]. Καθώς η AI συνεχίζει να εξελίσσεται, τα μοντέλα όπως το Deepseek θα διαδραματίσουν καθοριστικό ρόλο στην ώθηση των ορίων των μαθηματικών δυνατοτήτων.
Αναφορές:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-matter-matter-more-than-compute-in-2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/384068
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.06.25321749v1.full-text
[7] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[8] https://arxiv.org/html/2503.10573v1