Deepseek, zejména model Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, čelil specifickým výzvám při řešení variant otázek AIME 1. Tyto výzvy se primárně točí kolem schopnosti modelu zobecnit a aplikovat logické uvažování na upravené problémové scénáře.
1.. Výkonnost: Model vynikal v poskytování přesných odpovědí na původní otázky AIME 1 na základě testovacích dat. Když se však konfrontoval s varianty těchto otázek, kde se hodnoty změnily, jeho výkon se výrazně snížil. To ukazuje, že zatímco DeepSeek-R1-DISTILL-QWEN-32B je zdatný v zapamatování a aplikaci známých řešení, bojuje s přizpůsobováním se novým nebo upraveným nastavením problémů [1].
2. Omezení logického uvažování: Neschopnost modelu účinně zdůvodnit změny v parametrech problému naznačuje omezení v jeho logických schopnostech uvažování. Na rozdíl od lidských řešitelů, kteří mohou často zobecňovat řešení založená na pochopení základních principů, se Deepseekovy modely mohou více spoléhat na rozpoznávání a zapamatování vzorů. Díky tomu jsou méně efektivní při manipulaci s novými nebo mírně změněnými scénáři problémů [1].
3. Nedostatek nahlédnutí do odůvodnění: Bez nahlédnutí do zdůvodnění změn hodnot nebo problémových struktur je náročné přesně posoudit a zlepšit výkon modelu. To zdůrazňuje potřebu transparentnějších a vysvětlitelnějších modelů AI, které mohou poskytnout nahlédnutí do jejich rozhodovacích procesů [1].
4. Výzvy z zobecnění: Deepseekovy modely, stejně jako mnoho systémů AI, čelí výzvám při zobecnění svých znalostí k novým kontextům. To je zvláště patrné v matematických soutěžích, kde problémy často vyžadují nejen zapamatování, ale také schopnost aplikovat principy novými způsoby. Zlepšení tohoto aspektu by zahrnovalo zvýšení schopnosti modelu porozumět základním matematickým konceptům spíše než jen rozpoznávání vzorců [3].
Stručně řečeno, výzvy Deepseeka s varianty AIME 1 pramení z jeho spoléhání se na zapamatování a rozpoznávání vzorů, což omezuje jeho schopnost zobecnit a aplikovat logické uvažování na upravené scénáře problému. Řešení těchto výzev bude vyžadovat pokrok v porozumění a uplatňování matematických principů modelu.
Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepSeeKr1distillQWEN32B_2024_AIME_I_Performance/
[2] https://wescarroll.com/aime-hyath-competition-tips/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasonring-20-ramachandran-xakme
[4] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[5] https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
[6] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-of-reepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-Reasoning-Model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html