Učinkovitost Deepseeka na referenčnem merilu AIME 2024 ponuja pomemben vpogled v njegove splošne zmožnosti matematičnega sklepanja. AIME je zahtevno matematično tekmovanje za srednješolce, znano po strogih in zapletenih težavah. Modeli Deepseeka so pokazali impresivne rezultate na tej referenčni vrednosti, kar kaže na njihovo sposobnost za reševanje naprednih matematičnih konceptov.
Ključne uspešnosti so vrhunski
- Dosežki natančnosti: Modeli Deepseeka so dosegli opazno natančnost na AIME 2024. Na primer, model Deepseek R1 je dosegel 52,5-odstotno stopnjo natančnosti, ki je presegel druge modele, kot je OpenAI-jev O1-PREVIEW, ki je dosegel 44,6% [5]. Poleg tega je 32B parametrski model iz Deepseeka dosegel 72,6% natančnosti, čeprav je bil to nekoliko nižji od drugega modela, O1-0912, ki je dosegel 74,4% [1].
- Primerjava s človeško uspešnostjo: Srednja ocena za človeške udeležence v AIME je v preteklosti med 4 in 6 pravilnimi odgovori od 15 vprašanj. Medtem ko so modeli Deepseeka pokazali močno uspešnost, se še vedno srečujejo z izzivi pri doslednem reševanju naprednih matematičnih problemov, podobnih človeškim udeležencem [7].
-Obrazložitev in reševanje problemov: Modeli Deepseeka se odlikujejo v matematičnem sklepanju z uporabo tehnik, kot sta sklepanje po korakih in uporaba orodij. To je razvidno iz njihove uspešnosti na drugih matematičnih merilih, kjer so presegli obstoječe odprtokodne modele [2]. Sposobnost zagotavljanja preglednih procesov sklepanja, podobnih človeškemu razpravljanju, povečuje njihovo izobraževalno vrednost in zanesljivost [5].
Omejitve in izzivi
- Spremenljivost uspešnosti: Obstaja opazna uspešnost, ko modeli Deepseek naletijo na različna vprašanja ali tista, ki niso neposredno vključena v svoje podatke o vadbi. Na primer, medtem ko se odlikujejo za posebne testne podatke, je njihova sposobnost posploševanja spremenjenih različic vprašanj omejena [4].
- Nasičenost za primerjavo: merilo AIME za modele AI ostaja zahtevno, saj še ni nasičeno, kar pomeni, da se modeli lahko še vedno znatno izboljšajo pri tej nalogi [7]. To kaže na to, da je Deepseek napredoval, obstaja prostor za nadaljnji razvoj matematičnega sklepanja.
Prihodnje posledice
Učinkovitost Deepseeka na AIME 2024 poudarja potencial, da se modeli AI odlikujejo v matematičnem sklepanju pri združevanju domenskega strokovnega znanja z učinkovitimi tehnikami usposabljanja. Ta pristop bi lahko privedel do bolj specializiranih modelov, ki dosegajo močne rezultate s skromnimi računskimi viri, in preusmerili osredotočenost iz surove računalniške moči na strategije pametnega usposabljanja [1]. Ko se AI še naprej razvija, bodo modeli, kot je Deepseek, igrali ključno vlogo pri potiskanju meja matematičnega sklepanja.
Navedbe:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-more-han-compute-in-2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/sl/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