Deepseek logró una alta precisión en el punto de referencia AIME 2024 al emplear varias técnicas innovadoras:
1. Generación de datos de entrenamiento enfocado: Deepseek generó datos de entrenamiento que podrían verificarse automáticamente, particularmente en dominios como las matemáticas donde la corrección es inequívoca. Este enfoque les permitió centrarse en crear datos relevantes de alta calidad que contribuyan directamente a mejorar el rendimiento del modelo [1].
2. Funciones de recompensa eficientes: desarrollaron funciones de recompensa altamente eficientes diseñadas para identificar qué nuevos ejemplos de capacitación realmente mejorarían el modelo. Esta estrategia ayudó a evitar desperdiciar recursos computacionales en datos redundantes, asegurando que el modelo aprendiera de los ejemplos más valiosos [1].
3. Destilación y optimización del modelo: Deepseek utilizó técnicas de destilación del modelo para crear modelos más pequeños que aún logren resultados impresionantes. Por ejemplo, su modelo 7B destilado superó la precisión de modelos de código abierto más grandes como QWQ-32B previa, a pesar de tener menos parámetros. Esto demuestra cómo la capacitación enfocada puede conducir a un fuerte rendimiento en dominios específicos con modestos recursos computacionales [1].
4. Cadenas de cómputo y razonamiento de tiempo de prueba: modelos Deepseek, como Deepseek R1, utilizan una técnica llamada "Computación de tiempo de prueba", que permite que el modelo pase más tiempo y energía computacional en cada problema. Este enfoque imita la deliberación similar a la humana, lo que resulta en respuestas más precisas y reflexivas. Como el modelo genera cadenas de razonamiento más largas, puede resolver problemas cada vez más complejos con una mayor precisión [6].
5. Transparencia y arquitectura de múltiples agentes: los modelos Deepseek, particularmente Deepseek-R1, emplean una arquitectura colaborativa de múltiples agentes que integra diversas vías de razonamiento. Esta sinergia ayuda a mitigar los sesgos específicos de la tarea y mejora la consistencia al reducir la variabilidad. El enfoque estructurado permite que el modelo priorice dinámicamente las soluciones de alta confianza, mientras que se refina iterativamente menos ciertas salidas [3].
Estas técnicas contribuyen colectivamente al impresionante rendimiento de Deepseek en el punto de referencia AIME 2024, que muestra cómo los métodos de entrenamiento estratégico y el diseño del modelo pueden superar el poder computacional sin procesar para lograr una alta precisión.
Citas:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseeks-new-model-shows-that-ai-expertise-might-matter-more-than-compute-in-2025/
[2] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[3] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
[4] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[5] https://aws.amazon.com/bedrock/deepseek
[6] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[7] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[8] https://cloudsecurityalliance.org/blog/2025/01/29/deepseek-rewriting-the-rules-of-ai-develovelment
[9] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models