واجه Deepseek ، وخاصة نموذج Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B ، تحديات محددة عند التعامل مع المتغيرات من أسئلة AIME 1. تدور هذه التحديات في المقام الأول حول قدرة النموذج على تعميم وتطبيق التفكير المنطقي على سيناريوهات المشكلة المعدلة.
1. انخفاض الأداء: تفوق النموذج في تقديم إجابات دقيقة على أسئلة AIME 1 الأصلية بناءً على بيانات الاختبار. ومع ذلك ، عند مواجهة متغيرات هذه الأسئلة حيث تم تغيير القيم ، انخفض أدائها بشكل كبير. يشير هذا إلى أنه على الرغم من أن Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B يتقن في حفظ الحلول المعروفة وتطبيقها ، فإنها تكافح مع التكيف مع إعدادات المشكلات الجديدة أو المعدلة [1].
2. قيود التفكير المنطقي: لا يشير عدم قدرة النموذج على التفكير بشكل فعال حول التغييرات في معلمات المشكلة إلى قيود في قدرات التفكير المنطقية. على عكس المذيبات البشرية الذين يمكنهم في كثير من الأحيان تعميم الحلول بناءً على فهم المبادئ الأساسية ، قد تعتمد نماذج Deepseek بشكل أكبر على التعرف على الأنماط وحفظها. هذا يجعلها أقل فعالية في التعامل مع سيناريوهات مشكلة جديدة أو تم تغييرها قليلاً [1].
3. عدم وجود نظرة ثاقبة في الأساس المنطقي: دون نظرة ثاقبة على الأساس المنطقي وراء التغييرات في القيم أو هياكل المشكلات ، يصبح من الصعب تقييم أداء النموذج بدقة. هذا يسلط الضوء على الحاجة إلى نماذج أكثر شفافية وقابلة للتفسير يمكن أن توفر نظرة ثاقبة لعمليات صنع القرار [1].
4. تحديات التعميم: تواجه نماذج Deepseek ، مثل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي ، تحديات في تعميم معرفتها على سياقات جديدة. هذا واضح بشكل خاص في المسابقات الرياضية حيث غالبًا ما تتطلب المشكلات الحفظ فحسب ، بل أيضًا القدرة على تطبيق المبادئ بطرق جديدة. قد يتضمن تحسين هذا الجانب تعزيز قدرة النموذج على فهم المفاهيم الرياضية الأساسية بدلاً من مجرد التعرف على الأنماط [3].
باختصار ، تنبع تحديات Deepseek مع المتغيرات AIME 1 من اعتمادها على الحفظ والتعرف على الأنماط ، مما يحد من قدرتها على تعميم وتطبيق التفكير المنطقي على سيناريوهات المشكلة المعدلة. سيتطلب معالجة هذه التحديات تطورات في فهم النموذج وتطبيق المبادئ الرياضية.
الاستشهادات:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments
[2]
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[4] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepeek-r1/
[5] https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
[6]
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html