Deepseek, särskilt Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B-modellen, mötte specifika utmaningar när de hanterade varianter av AIME 1-frågorna. Dessa utmaningar kretsar främst kring modellens förmåga att generalisera och tillämpa logiska resonemang på modifierade problemscenarier.
1. Performance Drop-Off: Modellen utmärkte sig för att ge exakta svar på de ursprungliga AIME 1-frågorna baserade på testdata. Men när de konfronterades med varianter av dessa frågor där värden ändrades, minskade dess prestanda avsevärt. Detta indikerar att medan Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B är skicklig i att memorera och tillämpa kända lösningar, kämpar den med att anpassa sig till nya eller modifierade probleminställningar [1].
2. Logiska resonemangsbegränsningar: Modellens oförmåga att effektivt resonera om förändringar i problemparametrar antyder begränsningar i dess logiska resonemang. Till skillnad från mänskliga lösare som ofta kan generalisera lösningar baserade på att förstå de underliggande principerna, kan Deepseeks modeller förlita sig mer på mönsterigenkänning och memorering. Detta gör dem mindre effektiva vid hantering av nya eller något förändrade problemscenarier [1].
3. Brist på insikt i skälen: Utan insikt i skälen bakom förändringarna i värden eller problemstrukturer blir det utmanande att bedöma och förbättra modellens prestanda exakt. Detta belyser behovet av mer transparenta och förklarbara AI-modeller som kan ge insikter i deras beslutsprocesser [1].
4. Generaliseringsutmaningar: Deepseeks modeller, som många AI -system, står inför utmaningar för att generalisera sina kunskaper i nya sammanhang. Detta är särskilt tydligt i matematiska tävlingar där problem ofta kräver inte bara memorering utan också förmågan att tillämpa principer på nya sätt. Att förbättra denna aspekt skulle innebära att man förbättrar modellens förmåga att förstå de underliggande matematiska begreppen snarare än att bara känna igen mönster [3].
Sammanfattningsvis härrör Deepseeks utmaningar med AIME 1 -varianter från dess beroende av memorering och mönsterigenkänning, vilket begränsar dess förmåga att generalisera och tillämpa logiska resonemang på modifierade problemscenarier. Att ta itu med dessa utmaningar kommer att kräva framsteg i modellens förståelse och tillämpning av matematiska principer.
Citeringar:
[1] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[2] https://wescarroll.com/aime-tim-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_problem
]
[7] https://www.turtlesai.com/sv/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html