Deepseek, szczególnie model DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, stawiał przed konkretnymi wyzwaniami w kontaktach z wariantami pytań AIME 1. Wyzwania te przede wszystkim obracają się wokół zdolności modelu do uogólnienia i zastosowania logicznego rozumowania do zmodyfikowanych scenariuszy problemowych.
1. Wydajność wydajności: Model wyróżniał się dokładnymi odpowiedzi na oryginalne pytania AIME 1 na podstawie danych testowych. Jednak w obliczu wariantów tych pytań, w których wartości zostały zmienione, jego wydajność znacznie spadła. Wskazuje to, że chociaż DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B jest biegły w zapamiętywaniu i stosowaniu znanych rozwiązań, zmaga się z dostosowywaniem się do nowych lub zmodyfikowanych ustawień problemowych [1].
2. Logiczne ograniczenia rozumowania: Niezdolność modelu do skutecznego rozumowania zmian parametrów problemu sugeruje ograniczenia w jego logicznych możliwościach rozumowania. W przeciwieństwie do ludzkich rozwiązań, które często mogą uogólniać rozwiązania oparte na zrozumieniu podstawowych zasad, modele Deepseek mogą w większym stopniu polegać na rozpoznawaniu wzorców i zapamiętywaniu. To sprawia, że są mniej skuteczne w radzeniu sobie z nowatorskimi lub nieco zmienionymi scenariuszami problemowymi [1].
3. Brak wglądu w uzasadnienie: bez wglądu w uzasadnienie zmian wartości lub struktur problemowych staje się trudne ocena i poprawa wydajności modelu. Podkreśla to potrzebę bardziej przejrzystych i wyjaśniających modeli AI, które mogą zapewnić wgląd w ich procesy decyzyjne [1].
4. Wyzwania uogólnienia: Modele Deepseek, podobnie jak wiele systemów AI, stoją przed wyzwaniami w uogólnianiu ich wiedzy na nowe konteksty. Jest to szczególnie widoczne w zawodach matematycznych, w których problemy często wymagają nie tylko zapamiętywania, ale także zdolności do stosowania zasad w nowatorski sposób. Poprawa tego aspektu wymagałoby zwiększenia zdolności modelu do zrozumienia podstawowych koncepcji matematycznych, a nie tylko rozpoznawania wzorców [3].
Podsumowując, wyzwania Deepseek z wariantami AIME 1 wynikają z jego polegania na zapamiętywaniu i rozpoznawaniu wzorców, co ogranicza jego zdolność do uogólnienia i stosowania logicznego rozumowania do zmodyfikowanych scenariuszy problemowych. Rozwiązanie tych wyzwań będzie wymagało postępu w zrozumieniu i zastosowaniu zasad matematycznych.
Cytaty:
[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-reassing-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-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