DeepSeek sniegums par AIME 2024 etalonu sniedz būtisku ieskatu tās vispārējās matemātiskās spriešanas iespējas. Aime ir izaicinošs matemātikas konkurss vidusskolēniem, kas pazīstami ar stingrām un sarežģītām problēmām. DeepSeek modeļi ir parādījuši iespaidīgus rezultātus šajā etalonā, parādot viņu spēju risināt uzlabotās matemātiskās koncepcijas.
Galvenie veiktspējas akcenti
- Precizitātes sasniegumi: DeepSeek modeļi ir sasnieguši ievērojamu precizitāti AIME 2024. Piemēram, DeepSEEK R1 modelis sasniedza 52,5% precizitātes līmeni, pārspējot citus modeļus, piemēram, Openai O1-Prewiew, kas ieguva 44,6% [5]. Turklāt 32B parametru modelis no DeepSeek sasniedza 72,6% precizitāti, lai gan tas bija nedaudz zemāks par citu modeli O1-0912, kas ieguva 74,4% [1].
- Salīdzinājums ar cilvēku sniegumu: Aime dalībnieku vidējais rādītājs vēsturiski ir no 4 līdz 6 pareizām atbildēm no 15 jautājumiem. Kaut arī DeepSeek modeļi ir parādījuši spēcīgu sniegumu, viņi joprojām saskaras ar izaicinājumiem, pastāvīgi risinot progresīvas matemātiskas problēmas, līdzīgi kā cilvēku dalībnieki [7].
-Argumentācija un problēmu risināšana: DeepSeek modeļi izceļas ar matemātisko spriešanu, izmantojot tādas metodes kā soli pa solim argumentācija un instrumentu izmantošana. Tas ir acīmredzams viņu sniegumā par citiem matemātiskiem etaloniem, kur viņi ir pārspējuši esošos atvērtā pirmkoda modeļus [2]. Spēja nodrošināt caurspīdīgus spriešanas procesus, kas ir līdzīgi cilvēkiem līdzīgām pārdomām, uzlabo to izglītības vērtību un uzticamību [5].
Ierobežojumi un izaicinājumi
- Veiktspējas mainīgums: ir manāms veiktspējas kritums, kad DeepSeek modeļi sastopas ar variantu vai tiem, kas nav tieši iekļauti viņu apmācības datos. Piemēram, kaut arī viņi izceļas ar konkrētiem testa datiem, viņu spēja vispārināt uz mainītām jautājumu versijām ir ierobežota [4].
- Etalona piesātinājums: AIME etalons joprojām ir izaicinošs AI modeļiem, jo tas vēl nav piesātināts, kas nozīmē, ka modeļi joprojām var ievērojami uzlabot šo uzdevumu [7]. Tas liek domāt, ka, lai arī DeepSeek ir veicis soļus, ir iespējas turpmākai attīstībai matemātiskā spriešanā.
Nākotnes sekas
DeepSeek sniegums par AIME 2024 izceļ AI modeļu potenciālu izcili izcelties matemātiskā spriešanā, apvienojot domēna zināšanas ar efektīvām apmācības metodēm. Šī pieeja varētu izraisīt specializētākus modeļus, kas sasniedz spēcīgus rezultātus ar nelieliem skaitļošanas resursiem, mainot uzmanību no neapstrādātas aprēķināšanas jaudas uz viedo apmācības stratēģijām [1]. Tā kā AI turpina attīstīties, tādiem modeļiem kā DeepSeek būs izšķiroša loma matemātiskās spriešanas spēju robežu virzīšanā.
Atsauces:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-meeth-than-compute-in-2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/384068
.
[5] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.06.25321749v1.full-teksts
[7] https://www.valals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[8] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
