Deepseek, particularmente o modelo Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, enfrentou desafios específicos ao lidar com variantes das perguntas do AIME 1. Esses desafios giram principalmente em torno da capacidade do modelo de generalizar e aplicar o raciocínio lógico a cenários de problemas modificados.
1. Drop-off de desempenho: o modelo se destacou ao fornecer respostas precisas para as perguntas originais do Aime 1 com base nos dados do teste. No entanto, quando confrontado com variantes dessas perguntas em que os valores foram alterados, seu desempenho diminuiu significativamente. Isso indica que, embora o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32b seja proficiente na memorização e aplicação de soluções conhecidas, ele luta para se adaptar a configurações de problemas novas ou modificadas [1].
2. Limitações de raciocínio lógico: a incapacidade do modelo de raciocinar efetivamente sobre mudanças nos parâmetros do problema sugere limitações em seus recursos de raciocínio lógico. Ao contrário dos solucionadores humanos que muitas vezes podem generalizar soluções com base na compreensão dos princípios subjacentes, os modelos de Deepseek podem depender mais fortemente no reconhecimento e memorização de padrões. Isso os torna menos eficazes para lidar com novos cenários de problemas ou um pouco alterados [1].
3. Falta de insight sobre a lógica: sem a visão da lógica por trás das mudanças nos valores ou estruturas de problemas, torna -se desafiador avaliar e melhorar o desempenho do modelo com precisão. Isso destaca a necessidade de modelos de IA mais transparentes e explicáveis que podem fornecer informações sobre seus processos de tomada de decisão [1].
4. Desafios de generalização: Os modelos da Deepseek, como muitos sistemas de IA, enfrentam desafios para generalizar seus conhecimentos para novos contextos. Isso é particularmente evidente em competições matemáticas, onde os problemas geralmente exigem não apenas memorização, mas também a capacidade de aplicar princípios de maneiras novas. Melhorar esse aspecto envolveria aprimorar a capacidade do modelo de entender os conceitos matemáticos subjacentes, em vez de apenas reconhecer padrões [3].
Em resumo, os desafios da Deepseek com as variantes do AIME 1 decorrem de sua dependência de memorização e reconhecimento de padrões, o que limita sua capacidade de generalizar e aplicar o raciocínio lógico a cenários de problemas modificados. A abordagem desses desafios exigirá avanços no entendimento e aplicação do modelo de princípios matemáticos.
Citações:
[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-reonomening-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-ofdeepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html