DeepSeek, особенно модель Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, столкнулась с конкретными проблемами при решении вариантов вопросов AIME 1. Эти проблемы в первую очередь вращаются вокруг способности модели обобщать и применять логические рассуждения к измененным сценариям проблем.
1. Отставление производительности: модель преуспела в предоставлении точных ответов на исходные вопросы AIME 1 на основе тестовых данных. Однако, когда сталкивались с вариантами этих вопросов, где значения были изменены, его производительность значительно снизилась. Это указывает на то, что, хотя DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B опытный в запоминании и применении известных решений, он борется с адаптацией к новым или измененным настройкам задач [1].
2. Ограничения логического рассуждения: неспособность модели эффективно рассуждать об изменениях в параметрах задачи предполагает ограничения в ее логических возможностях рассуждения. В отличие от решателей человека, которые часто могут обобщать решения, основанные на понимании основных принципов, модели DeepSeek могут в большей степени полагаться на распознавание и запоминание закономерности. Это делает их менее эффективными для обработки новых или слегка измененных сценариев проблемы [1].
3. Отсутствие понимания обоснования: без понимания обоснования изменений в ценностях или проблемных структурах становится сложной точной оценкой и улучшением эффективности модели. Это подчеркивает необходимость в более прозрачных и объяснимых моделях ИИ, которые могут дать представление об их процессах принятия решений [1].
4. Проблемы обобщения: модели Deepseek, как и многие системы ИИ, сталкиваются с проблемами в обобщении своих знаний для новых контекстов. Это особенно очевидно в математических соревнованиях, где проблемы часто требуют не только запоминания, но и способности применять принципы новыми способами. Улучшение этого аспекта будет включать в себя улучшение способности модели понимать основные математические концепции, а не просто распознавание закономерностей [3].
Таким образом, вызовы Deepseek с вариантами AIME 1 связаны с его зависимостью от запоминания и распознавания шаблонов, что ограничивает его способность обобщать и применять логические рассуждения к измененным сценариям задачи. Решение этих проблем потребует достижения в понимании и применении математических принципов модели.
Цитаты:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[2] https://wescarroll.com/aime-math-competition-tips/
[3.]
[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-rishing-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html