Deepseek, particularmente el modelo Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, enfrentó desafíos específicos al tratar con variantes de las preguntas del AIME 1. Estos desafíos giran principalmente en torno a la capacidad del modelo para generalizar y aplicar un razonamiento lógico a los escenarios de problemas modificados.
1. Decisión de rendimiento: el modelo se destacó en proporcionar respuestas precisas a las preguntas originales de AIME 1 basadas en los datos de la prueba. Sin embargo, cuando se enfrentan a variantes de estas preguntas donde se alteraron los valores, su rendimiento disminuyó significativamente. Esto indica que si bien Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b es competente para memorizar y aplicar soluciones conocidas, lucha con la adaptación a configuraciones de problemas nuevas o modificadas [1].
2. Limitaciones de razonamiento lógico: la incapacidad del modelo para razonar efectivamente sobre los cambios en los parámetros del problema sugiere limitaciones en sus capacidades de razonamiento lógico. A diferencia de los solucionadores humanos que a menudo pueden generalizar soluciones basadas en comprender los principios subyacentes, los modelos de Deepseek pueden depender más del reconocimiento y memorización de patrones. Esto los hace menos efectivos para manejar escenarios de problemas novedosos o ligeramente alterados [1].
3. Falta de información sobre la justificación: sin una visión de la justificación detrás de los cambios en los valores o las estructuras problemáticas, se hace difícil evaluar y mejorar el rendimiento del modelo con precisión. Esto resalta la necesidad de modelos de IA más transparentes y explicables que puedan proporcionar información sobre sus procesos de toma de decisiones [1].
4. Desafíos de generalización: los modelos de Deepseek, como muchos sistemas de IA, enfrentan desafíos para generalizar su conocimiento a nuevos contextos. Esto es particularmente evidente en las competiciones matemáticas, donde los problemas a menudo requieren no solo memorización sino también la capacidad de aplicar principios de manera novedosa. Mejorar este aspecto implicaría mejorar la capacidad del modelo para comprender los conceptos matemáticos subyacentes en lugar de solo reconocer los patrones [3].
En resumen, los desafíos de Deepseek con las variantes AIME 1 provienen de su dependencia de la memorización y el reconocimiento de patrones, lo que limita su capacidad para generalizar y aplicar un razonamiento lógico a escenarios de problemas modificados. Abordar estos desafíos requerirá avances en la comprensión y la aplicación de principios matemáticos del modelo.
Citas:
[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-revoluticizing-ai-open-source-razoning-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-razoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html