Το Deepseek, ιδιαίτερα το μοντέλο Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, αντιμετώπισε συγκεκριμένες προκλήσεις όταν ασχολείται με παραλλαγές των ερωτήσεων AIME 1. Αυτές οι προκλήσεις περιστρέφονται κυρίως γύρω από την ικανότητα του μοντέλου να γενικεύει και να εφαρμόζει λογική συλλογιστική σε τροποποιημένα σενάρια προβλημάτων.
1. Απόδοση απόδοσης: Το μοντέλο ξεχώρισε στην παροχή ακριβών απαντήσεων στις αρχικές ερωτήσεις AIME 1 που βασίζονται στα δεδομένα δοκιμών. Ωστόσο, όταν αντιμετωπίζουν παραλλαγές αυτών των ερωτήσεων όπου οι τιμές τροποποιήθηκαν, η απόδοσή του μειώθηκε σημαντικά. Αυτό δείχνει ότι ενώ το Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B είναι ικανός να απομνημονεύει και να εφαρμόζει γνωστές λύσεις, αγωνίζεται με την προσαρμογή σε νέες ή τροποποιημένες ρυθμίσεις προβλημάτων [1].
2. Λογικοί περιορισμοί συλλογιστικής: Η αδυναμία του μοντέλου να λόγο αποτελεσματικά για τις αλλαγές στις παραμέτρους προβλημάτων υποδηλώνει περιορισμούς στις δυνατότητες λογικής λογικής του. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους που μπορούν συχνά να γενικεύσουν λύσεις με βάση την κατανόηση των υποκείμενων αρχών, τα μοντέλα του Deepseek μπορούν να βασίζονται περισσότερο στην αναγνώριση και την απομνημόνευση προτύπων. Αυτό τους καθιστά λιγότερο αποτελεσματικό στο χειρισμό νέων ή ελαφρώς τροποποιημένων σεναρίων προβλημάτων [1].
3. Έλλειψη διορατικότητας στο σκεπτικό: Χωρίς πληροφορίες σχετικά με το σκεπτικό πίσω από τις αλλαγές στις αξίες ή τις δομές προβλημάτων, καθίσταται δύσκολο να αξιολογηθεί και να βελτιωθεί η απόδοση του μοντέλου με ακρίβεια. Αυτό υπογραμμίζει την ανάγκη για πιο διαφανή και εξηγούμενα μοντέλα AI που μπορούν να δώσουν πληροφορίες για τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων [1].
4. Προκλήσεις γενίκευσης: Τα μοντέλα του Deepseek, όπως πολλά συστήματα AI, αντιμετωπίζουν προκλήσεις στη γενίκευση των γνώσεων τους σε νέα πλαίσια. Αυτό είναι ιδιαίτερα εμφανές στους μαθηματικούς διαγωνισμούς όπου τα προβλήματα συχνά απαιτούν όχι μόνο απομνημόνευση, αλλά και την ικανότητα εφαρμογής των αρχών με νέους τρόπους. Η βελτίωση αυτής της πτυχής θα περιλαμβάνει την ενίσχυση της ικανότητας του μοντέλου να κατανοεί τις υποκείμενες μαθηματικές έννοιες και όχι απλώς να αναγνωρίσουμε τα πρότυπα [3].
Συνοπτικά, οι προκλήσεις του Deepseek με παραλλαγές AIME 1 προέρχονται από την εξάρτησή του από την απομνημόνευση και την αναγνώριση προτύπων, η οποία περιορίζει την ικανότητά του να γενικεύει και να εφαρμόζει λογική συλλογιστική σε σενάρια τροποποιημένων προβλημάτων. Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων θα απαιτήσει εξελίξεις στην κατανόηση και την εφαρμογή των μαθηματικών αρχών του μοντέλου.
Αναφορές:
[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-reasoning-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-sisks-of-deepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html