Deepseek, en particulier le modèle Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, a été confronté à des défis spécifiques lorsqu'ils traitent des variantes des questions AIME 1. Ces défis tournent principalement autour de la capacité du modèle à généraliser et à appliquer un raisonnement logique aux scénarios de problème modifiés.
1. L'exploitation des performances: le modèle a excellé dans la fourniture de réponses précises aux questions originales de l'AIME 1 basées sur les données de test. Cependant, lorsqu'il a été confronté à des variantes de ces questions où les valeurs ont été modifiées, ses performances ont considérablement diminué. Cela indique que si Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B est compétent dans la mémorisation et l'application de solutions connues, il a du mal à s'adapter aux paramètres de problèmes nouveaux ou modifiés [1].
2. Limitations de raisonnement logique: l'incapacité du modèle à raisonner efficacement sur les changements dans les paramètres du problème suggère des limites dans ses capacités de raisonnement logiques. Contrairement aux solveurs humains qui peuvent souvent généraliser des solutions en fonction de la compréhension des principes sous-jacents, les modèles de Deepseek peuvent s'appuyer davantage sur la reconnaissance et la mémorisation des modèles. Cela les rend moins efficaces pour gérer des scénarios de problème roman ou légèrement modifié [1].
3. Manque de compréhension de la justification: sans un aperçu de la justification des changements de valeurs ou de structures de problèmes, il devient difficile d'évaluer et d'améliorer les performances du modèle avec précision. Cela met en évidence la nécessité de modèles d'IA plus transparents et explicables qui peuvent fournir un aperçu de leurs processus décisionnels [1].
4. Défis de généralisation: les modèles de Deepseek, comme de nombreux systèmes d'IA, sont confrontés à des défis pour généraliser leurs connaissances à de nouveaux contextes. Cela est particulièrement évident dans les compétitions mathématiques où les problèmes nécessitent souvent non seulement la mémorisation mais aussi la capacité d'appliquer des principes de manière nouvelle. L'amélioration de cet aspect impliquerait d'améliorer la capacité du modèle à comprendre les concepts mathématiques sous-jacents plutôt que de reconnaître les modèles [3].
En résumé, les défis de Deepseek avec les variantes AIME 1 découlent de sa dépendance à la mémorisation et de la reconnaissance des modèles, ce qui limite sa capacité à généraliser et à appliquer un raisonnement logique aux scénarios de problème modifiés. Relever ces défis nécessitera des progrès dans la compréhension et l'application des principes mathématiques par le modèle.
Citations:
[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-revolutioning-ai-open-source-easoning-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-ofeepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenge-openai-with-r1-asoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html