Deepseek, met name het Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B-model, stond voor specifieke uitdagingen bij het omgaan met varianten van de AIME 1-vragen. Deze uitdagingen draaien voornamelijk om het vermogen van het model om te generaliseren en logisch redeneren toe te passen op gewijzigde probleemscenario's.
1. Prestatiedop: het model blonk uit in het geven van nauwkeurige antwoorden op de originele AIME 1-vragen op basis van de testgegevens. Wanneer echter geconfronteerd met varianten van deze vragen waar de waarden werden gewijzigd, daalden de prestaties ervan aanzienlijk. Dit geeft aan dat hoewel Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B bedreven is in het onthouden en toepassen van bekende oplossingen, het worstelt met het aanpassen aan nieuwe of gewijzigde probleeminstellingen [1].
2. Logische redeneringsbeperkingen: het onvermogen van het model om effectief te redeneren over veranderingen in probleemparameters suggereert beperkingen in de logische redeneermogelijkheden. In tegenstelling tot menselijke oplossers die vaak oplossingen kunnen generaliseren op basis van het begrijpen van de onderliggende principes, kunnen de modellen van Deepseek zwaarder afhankelijk zijn van patroonherkenning en memorisatie. Dit maakt ze minder effectief in het omgaan met nieuwe of enigszins gewijzigde probleemscenario's [1].
3. Gebrek aan inzicht in redenering: zonder inzicht in de reden achter de veranderingen in waarden of probleemstructuren, wordt het een uitdaging om de prestaties van het model nauwkeurig te beoordelen en te verbeteren. Dit benadrukt de noodzaak van meer transparante en verklaarbare AI-modellen die inzicht kunnen geven in hun besluitvormingsprocessen [1].
4. Generalisatie -uitdagingen: de modellen van Deepseek, zoals veel AI -systemen, staan voor uitdagingen om hun kennis te generaliseren naar nieuwe contexten. Dit is vooral duidelijk in wiskundige competities waar problemen vaak niet alleen memorisatie vereisen, maar ook het vermogen om principes op nieuwe manieren toe te passen. Het verbeteren van dit aspect zou inhouden dat het vermogen van het model wordt verbeterd om de onderliggende wiskundige concepten te begrijpen in plaats van alleen patronen te herkennen [3].
Samenvattend, de uitdagingen van Deepseek met AIME 1 -varianten komen voort uit zijn afhankelijkheid van memorisatie en patroonherkenning, die het vermogen beperkt om te generaliseren en logisch redeneren toe te passen op gewijzigde probleemscenario's. Het aanpakken van deze uitdagingen vereist vooruitgang in het begrip en de toepassing van wiskundige principes van het model.
Citaten:
[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-ai-open-source-radening-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-risks-of-deepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challen-openai-with-r1-radening-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html