Deepseek, khususnya model Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, menghadapi tantangan spesifik ketika berhadapan dengan varian pertanyaan AIME 1. Tantangan -tantangan ini terutama berputar di sekitar kemampuan model untuk menggeneralisasi dan menerapkan penalaran logis untuk skenario masalah yang dimodifikasi.
1. Penurunan kinerja: Model unggul dalam memberikan jawaban yang akurat untuk pertanyaan asli AIME 1 berdasarkan data uji. Namun, ketika dihadapkan dengan varian pertanyaan -pertanyaan ini di mana nilai -nilai diubah, kinerjanya menurun secara signifikan. Ini menunjukkan bahwa sementara Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b mahir dalam menghafal dan menerapkan solusi yang diketahui, ia berjuang untuk beradaptasi dengan pengaturan masalah baru atau yang dimodifikasi [1].
2. Keterbatasan Penalaran Logis: Ketidakmampuan model untuk secara efektif beralasan tentang perubahan parameter masalah menunjukkan keterbatasan dalam kemampuan penalaran logisnya. Tidak seperti pemecah manusia yang sering dapat menggeneralisasi solusi berdasarkan pemahaman prinsip -prinsip yang mendasarinya, model Deepseek mungkin lebih bergantung pada pengenalan pola dan menghafal. Ini membuat mereka kurang efektif dalam menangani skenario masalah novel atau sedikit diubah [1].
3. Kurangnya wawasan tentang alasan: tanpa wawasan tentang alasan di balik perubahan nilai atau struktur masalah, menjadi sulit untuk menilai dan meningkatkan kinerja model secara akurat. Ini menyoroti perlunya model AI yang lebih transparan dan dapat dijelaskan yang dapat memberikan wawasan tentang proses pengambilan keputusan mereka [1].
4. Tantangan Generalisasi: Model Deepseek, seperti banyak sistem AI, menghadapi tantangan dalam menggeneralisasi pengetahuan mereka ke konteks baru. Ini sangat jelas dalam kompetisi matematika di mana masalah seringkali tidak hanya membutuhkan menghafal tetapi juga kemampuan untuk menerapkan prinsip -prinsip dalam cara -cara baru. Meningkatkan aspek ini akan melibatkan peningkatan kapasitas model untuk memahami konsep matematika yang mendasarinya daripada hanya mengenali pola [3].
Singkatnya, tantangan Deepseek dengan varian AIME 1 berasal dari ketergantungannya pada menghafal dan pengenalan pola, yang membatasi kemampuannya untuk menggeneralisasi dan menerapkan penalaran logis pada skenario masalah yang dimodifikasi. Mengatasi tantangan ini akan membutuhkan kemajuan dalam pemahaman model dan penerapan prinsip -prinsip matematika.
Kutipan:
[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-revolutionizing-ai-open-source-cheasoning-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.turtllesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-ruce-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html