Deepseek, især DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-modellen, stod overfor specifikke udfordringer, når man beskæftiger sig med varianter af AIME 1-spørgsmålene. Disse udfordringer drejer sig primært om modellens evne til at generalisere og anvende logiske ræsonnement på ændrede problemscenarier.
1. Performance Drop-Off: Modellen udmærkede sig med at give nøjagtige svar på de originale AIME 1-spørgsmål baseret på testdataene. Når de konfronteres med varianter af disse spørgsmål, hvor værdier blev ændret, faldt dens resultater imidlertid markant. Dette indikerer, at selvom DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er dygtigt til at huske og anvende kendte løsninger, kæmper det med at tilpasse sig nye eller ændrede problemindstillinger [1].
2. Logiske begrundelsesbegrænsninger: Modellens manglende evne til effektivt at resonnere om ændringer i problemparametre antyder begrænsninger i dens logiske ræsonnementsfunktioner. I modsætning til humane solvere, der ofte kan generalisere løsninger baseret på forståelse af de underliggende principper, kan Deepseeks modeller stole mere på mønstergenkendelse og memorering. Dette gør dem mindre effektive til at håndtere nye eller let ændrede problemscenarier [1].
3. Mangel på indsigt i begrundelse: Uden indsigt i begrundelsen bag ændringerne i værdier eller problemstrukturer bliver det udfordrende at vurdere og forbedre modellens ydeevne nøjagtigt. Dette fremhæver behovet for mere gennemsigtige og forklarbare AI-modeller, der kan give indsigt i deres beslutningsprocesser [1].
4. Generaliseringsudfordringer: Deepseeks modeller, som mange AI -systemer, står over for udfordringer med at generalisere deres viden til nye sammenhænge. Dette er især tydeligt i matematiske konkurrencer, hvor problemer ofte ikke kun kræver memorering, men også evnen til at anvende principper på nye måder. Forbedring af dette aspekt ville involvere forbedring af modellens kapacitet til at forstå de underliggende matematiske koncepter snarere end bare at genkende mønstre [3].
I sammendraget stammer Deepseeks udfordringer med AIME 1 -varianter fra dens afhængighed af memorering og mønstergenkendelse, hvilket begrænser dens evne til at generalisere og anvende logisk ræsonnement til ændrede problemscenarier. At tackle disse udfordringer kræver fremskridt i modellens forståelse og anvendelse af matematiske principper.
Citater:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[2] https://wescarroll.com/aime-math-competition-tips/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[4] https://smythos.com/ai-agents/agent-arkitectures/deepseek-r1/
[5] https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
)
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html