DeepSeek, it īpaši DeepSEEK-R1-Distill-Qwen-32b modelis, saskārās ar īpašiem izaicinājumiem, strādājot ar AIME 1 jautājumu variantiem. Šīs problēmas galvenokārt rodas ap modeļa spēju vispārināt un pielietot loģisko argumentāciju, lai modificētu problēmu scenārijus.
1. Veiktspējas nolaišanās: modelis izcili sniedza precīzas atbildes uz sākotnējiem AIME 1 jautājumiem, pamatojoties uz testa datiem. Tomēr, saskaroties ar šo jautājumu variantiem, kur tika mainītas vērtības, tā veiktspēja ievērojami samazinājās. Tas norāda, ka, lai arī DeepSEEK-R1-Distill-Qwen-32b prasa zināmu risinājumu iegaumēšanu un piemērošanu, tas cīnās ar pielāgošanos jauniem vai modificētiem problēmas iestatījumiem [1].
2. Loģiski spriešanas ierobežojumi: modeļa nespēja efektīvi pamatot problēmas parametru izmaiņas liecina par tā loģiskās spriešanas spēju ierobežojumiem. Atšķirībā no cilvēku risinātājiem, kuri bieži var vispārināt risinājumus, kuru pamatā ir pamatā esošo principu izpratne, DeepSeek modeļi var vairāk paļauties uz modeļa atpazīšanu un iegaumi. Tas padara tos mazāk efektīvus, rīkojoties ar romāniem vai nedaudz mainītiem problēmas scenārijiem [1].
3. Ieskatu trūkums pamatojumā: Bez ieskatu vērtību vai problēmu struktūru izmaiņu pamatojumā ir grūti precīzi novērtēt un uzlabot modeļa veiktspēju. Tas uzsver nepieciešamību pēc pārredzamākiem un izskaidrojamiem AI modeļiem, kas var sniegt ieskatu viņu lēmumu pieņemšanas procesos [1].
4. Generalizācijas izaicinājumi: DeepSeek modeļi, tāpat kā daudzas AI sistēmas, saskaras ar izaicinājumiem, vispārinot savas zināšanas jaunos kontekstos. Tas ir īpaši redzams matemātiskajās konkursos, kurām problēmām bieži nepieciešama ne tikai iegaumēšana, bet arī spēja izmantot principus jaunos veidos. Šī aspekta uzlabošana būtu saistīta ar modeļa spējas uzlabošanu, lai izprastu pamata matemātiskos jēdzienus, nevis tikai modeļa atpazīšanu [3].
Rezumējot, DeepSeek izaicinājumi ar AIME 1 variantiem izriet no tā paļaušanās uz iegaumēšanu un modeļa atpazīšanu, kas ierobežo tā spēju vispārināt un pielietot loģisko spriešanu modificētiem problēmas scenārijiem. Šo izaicinājumu risināšanai būs nepieciešami sasniegumi modeļa izpratnē un matemātisko principu piemērošanā.
Atsauces:
[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.]
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoring-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockime.html