DeepSeek, særlig DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-modellen, sto overfor spesifikke utfordringer når de håndterer varianter av AIME 1-spørsmålene. Disse utfordringene dreier seg først og fremst rundt modellens evne til å generalisere og anvende logisk resonnement på endrede problemscenarier.
1. Resultatavlevering: Modellen utmerket seg med å gi nøyaktige svar på det originale AIME 1-spørsmålene basert på testdataene. Imidlertid, når de ble konfrontert med varianter av disse spørsmålene der verdiene ble endret, avtok ytelsen betydelig. Dette indikerer at selv om DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B er dyktig til å memorere og anvende kjente løsninger, sliter det med å tilpasse seg nye eller modifiserte probleminnstillinger [1].
2. Logiske resonnementsbegrensninger: Modellens manglende evne til effektivt å resonnere om endringer i problemparametere antyder begrensninger i dets logiske resonnement. I motsetning til menneskelige løsere som ofte kan generalisere løsninger basert på å forstå de underliggende prinsippene, kan DeepSeeks modeller stole mer på mønstergjenkjenning og memorering. Dette gjør dem mindre effektive til å håndtere nye eller litt endrede problemscenarier [1].
3. Mangel på innsikt i begrunnelse: Uten innsikt i begrunnelsen bak endringene i verdier eller problemstrukturer, blir det utfordrende å vurdere og forbedre modellens ytelse nøyaktig. Dette fremhever behovet for mer gjennomsiktige og forklarbare AI-modeller som kan gi innsikt i beslutningsprosessene deres [1].
4. Generalisering Utfordringer: DeepSeek's modeller, som mange AI -systemer, møter utfordringer med å generalisere kunnskapen deres til nye kontekster. Dette er spesielt tydelig i matematiske konkurranser der problemer ofte ikke bare krever memorering, men også evnen til å anvende prinsipper på nye måter. Å forbedre dette aspektet vil innebære å forbedre modellens kapasitet til å forstå de underliggende matematiske begrepene i stedet for bare å gjenkjenne mønstre [3].
Oppsummert stammer DeepSeeks utfordringer med AIME 1 -varianter fra dens avhengighet av memorering og mønstergjenkjenning, noe som begrenser dens evne til å generalisere og anvende logisk resonnement på modifiserte problemscenarier. Å takle disse utfordringene vil kreve fremskritt i modellens forståelse og anvendelse av matematiske prinsipper.
Sitasjoner:
[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-riss-of-depseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/no/pages-2142/deepseek-challenges-opnai-with-r1-reasoning-modellen
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html