Deepseek, najmä model Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, čelil konkrétnym výzvam pri riešení variantov otázok AIME 1. Tieto výzvy sa točia predovšetkým okolo schopnosti modelu zovšeobecniť a aplikovať logické zdôvodnenie na modifikované problémové scenáre.
1. Pracovník výkonu: Model vynikal pri poskytovaní presných odpovedí na pôvodné otázky AIME 1 na základe testovacích údajov. Keď sa však konfrontovali s variantmi týchto otázok, kde sa zmenili hodnoty, jej výkon sa výrazne znížil. To naznačuje, že zatiaľ čo Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B je schopný zapamätať si a uplatňovať známe riešenia, zápasí s prispôsobením sa novým alebo upraveným nastaveniam problémov [1].
2. Obmedzenia logického zdôvodnenia: Neschopnosť modelu účinne uvažovať o zmenách v parametroch problémov naznačuje obmedzenia jeho schopností logického zdôvodnenia. Na rozdiel od ľudských riešiteľov, ktorí často dokážu zovšeobecniť riešenia založené na porozumení základných princípov, sa modely Deepseek môžu viac spoliehať na rozpoznávanie a zapamätanie vzorov. Vďaka tomu sú menej efektívne pri riešení nových alebo mierne zmenených problémových scenárov [1].
3. Nedostatok nahliadnutia do odôvodnenia: Bez vhľadu na odôvodnenie zmien v hodnotách alebo problémových štruktúrach je náročné presné posúdenie a zlepšenie výkonu modelu. To zdôrazňuje potrebu transparentnejších a vysvetliteľných modelov AI, ktoré môžu poskytnúť pohľad na ich rozhodovacie procesy [1].
4. Výzvy zovšeobecnenia: Modely DeepSeek, rovnako ako mnoho systémov AI, čelia výzvam pri zovšeobecnení svojich znalostí do nových kontextov. To je zrejmé najmä v matematických súťažiach, kde problémy často vyžadujú nielen zapamätanie, ale aj schopnosť uplatňovať princípy novými spôsobmi. Zlepšenie tohto aspektu by zahŕňalo zvýšenie schopnosti modelu porozumieť skôr základným matematickým pojmom, než iba rozpoznať vzorce [3].
Stručne povedané, výzvy spoločnosti Deepseek s variantmi AIME 1 vyplývajú z jeho spoliehania sa na zapamätanie a rozpoznávanie vzorov, čo obmedzuje jeho schopnosť zovšeobecniť a aplikovať logické zdôvodnenie na modifikované problémové scenáre. Riešenie týchto výziev si bude vyžadovať pokrok v porozumení a uplatňovaní matematických princípov modelu.
Citácie:
[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-revolutionaling-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_problems
[6] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-Risksof-fdeepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.anchen.cc/Mockaime.html