DeepSeek, 특히 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델은 AIME 1 질문의 변형을 다룰 때 특정 문제에 직면했습니다. 이러한 과제는 주로 수정 된 문제 시나리오에 논리적 추론을 일반화하고 적용하는 모델의 능력을 중심으로 진행됩니다.
1. 성능 드롭 오프 : 모델은 테스트 데이터를 기반으로 원래 AIME 1 질문에 대한 정확한 답변을 제공하는 데 탁월했습니다. 그러나 값이 변경된 이러한 질문의 변형에 직면했을 때 그 성능은 크게 감소했습니다. 이것은 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B가 알려진 솔루션을 암기하고 적용하는 데 능숙하지만 새로운 또는 수정 된 문제 설정에 적응하는 데 어려움을 겪고 있음을 나타냅니다 [1].
2. 논리적 추론 한계 : 문제 매개 변수의 변화에 대해 효과적으로 추론 할 수 없다는 모델은 논리적 추론 능력의 한계를 시사합니다. 기본 원리를 이해하는 데 기초하여 종종 솔루션을 일반화 할 수있는 인간 솔버와 달리 DeepSeek의 모델은 패턴 인식 및 암기에 더 크게 의존 할 수 있습니다. 이것은 소설이나 약간 변경된 문제 시나리오를 처리하는 데 덜 효과적입니다 [1].
3. 이론적 근거에 대한 통찰력 부족 : 값이나 문제 구조의 변화에 대한 이론적 근거에 대한 통찰력이 없으면 모델의 성능을 정확하게 평가하고 개선하기가 어려워집니다. 이것은 의사 결정 과정에 대한 통찰력을 제공 할 수있는보다 투명하고 설명 가능한 AI 모델의 필요성을 강조합니다 [1].
4. 일반화 과제 : 많은 AI 시스템과 마찬가지로 DeepSeek의 모델은 지식을 새로운 맥락으로 일반화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이것은 문제가 종종 암기뿐만 아니라 새로운 방식으로 원칙을 적용 할 수있는 능력이 필요한 수학적 경쟁에서 특히 분명합니다. 이 측면을 개선하려면 패턴을 인식하기보다는 기본 수학적 개념을 이해하는 모델의 능력을 향상시키는 것이 포함됩니다 [3].
요약하면, Aime 1 변형에 대한 DeepSeek의 도전은 암기 및 패턴 인식에 의존하는 데 비롯되며, 이는 논리적 추론을 수정 된 문제 시나리오에 일반화하고 적용하는 능력을 제한합니다. 이러한 과제를 해결하려면 모델의 수학적 원리에 대한 이해와 적용에 대한 발전이 필요합니다.
인용 :
[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-revolutizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[4] https://smythos.com/ai-agents/agent-achitectures/deepseek-r1/
[5] https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/2024_aime_i_problems
[6] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-of-deepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-rightoring-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html