DeepSeek, erityisesti Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B -malli, kohtasi erityisiä haasteita käsiteltäessä Aime 1 -kysymyksiä. Nämä haasteet kiertävät pääasiassa mallin kykyä yleistää ja soveltaa loogista päättelyä muokattuihin ongelma -skenaarioihin.
1. Suorituskyvyn pudotus: Malli oli erinomainen tarjoamalla tarkkoja vastauksia alkuperäisiin Aime 1 -kysymyksiin testitietojen perusteella. Kuitenkin näiden kysymysten varianttien kanssa, joissa arvoja muutettiin, sen suorituskyky laski merkittävästi. Tämä osoittaa, että vaikka DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B on taitava tunnettujen ratkaisujen muistamisessa ja soveltamisessa, se kamppailee sopeutumalla uusiin tai muokattuihin ongelma-asetuksiin [1].
2. Loogiset päättely rajoitukset: Mallin kyvyttömyys tehokkaasti syytä ongelmien parametrien muutoksiin ehdottaa rajoituksia sen loogisissa päättelyominaisuuksissa. Toisin kuin ihmisen ratkaisijat, jotka voivat usein yleistää ratkaisuja taustalla olevien periaatteiden ymmärtämiseen, Deepseekin mallit voivat luottaa enemmän kuvioiden tunnistamiseen ja muistamiseen. Tämä tekee heistä vähemmän tehokkaita käsittelemään uusia tai hieman muuttuneita ongelmaskenaarioita [1].
3. Arvon tai ongelmarakenteiden muutosten taustalla olevien perusteiden puutteen puuttuminen on haastavaa arvioida ja parantaa mallin suorituskykyä tarkasti. Tämä korostaa tarvetta läpinäkyvämmille ja selitettäville AI-malleille, jotka voivat tarjota käsityksen heidän päätöksentekoprosesseistaan [1].
4. Yleistymishaasteet: DeepSekin mallit, kuten monet AI -järjestelmät, kohtaavat haasteita heidän tietonsa yleistämisessä uusiin yhteyksiin. Tämä näkyy erityisesti matemaattisissa kilpailuissa, joissa ongelmat vaativat usein paitsi muistamista myös kykyä soveltaa periaatteita uusilla tavoilla. Tämän näkökohdan parantamiseen sisältyy mallin kyvyn parantaminen ymmärtää taustalla olevia matemaattisia käsitteitä sen sijaan, että tunnistettaisiin malleja [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepin haasteet AIME 1 -varianttien kanssa johtuvat sen riippuvuudesta muistamiseen ja kuvioiden tunnistamiseen, mikä rajoittaa sen kykyä yleistää ja soveltaa loogista päättelyä muokattuihin ongelmaskenaarioihin. Näiden haasteiden ratkaiseminen edellyttää edistymistä mallin ymmärtämisessä ja matemaattisten periaatteiden soveltamisessa.
Viittaukset:
.
[2] https://wescarroll.com/aime-math-competiition-tips/
.
[4] https://smythos.com/ai-agents/agen-architectures/deeptseek-r1/
[5] https://artofProblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
.
.
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html