DeepSeek, особливо модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, зіткнулася з конкретними проблемами при вирішенні варіантів питань AIME 1. Ці виклики насамперед обертаються навколо здатності моделі узагальнювати та застосовувати логічні міркування до модифікованих проблемних сценаріїв.
1. Випадання продуктивності: Модель відзначилася у наданні точних відповідей на оригінальні запитання AIME 1 на основі даних тестів. Однак, зіткнувшись із варіантами цих питань, де значення були змінені, його ефективність значно знизилася. Це вказує на те, що, хоча DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B володіє запам'ятовуванням та застосуванням відомих рішень, він бореться з адаптацією до нових або модифікованих налаштувань проблем [1].
2. Логічні обмеження міркувань: Неможливість моделі ефективно міркувати щодо змін у параметрах задачі передбачає обмеження у своїх можливостях логічних міркувань. На відміну від людських розв'язувачів, які часто можуть узагальнити рішення, засновані на розумінні основних принципів, моделі DeepSeek можуть більше покладатися на розпізнавання та запам'ятовування шаблонів. Це робить їх менш ефективними для обробки нових або трохи змінених проблемних сценаріїв [1].
3. Відсутність розуміння обґрунтування: без розуміння обґрунтування змін у цінностях чи проблемних структурах стає складним для точності та підвищення продуктивності моделі. Це підкреслює необхідність більш прозорих та пояснюваних моделей AI, які можуть дати уявлення про процеси прийняття рішень [1].
. Це особливо очевидно в математичних змаганнях, де проблеми часто потребують не лише запам'ятовування, а й здатності застосовувати принципи новими способами. Поліпшення цього аспекту передбачає покращення здатності моделі розуміти основні математичні поняття, а не просто розпізнавати закономірності [3].
Підсумовуючи, виклики DeepSeek з варіантами AIME 1 випливають із його залежності від запам'ятовування та розпізнавання шаблонів, що обмежує його здатність узагальнювати та застосовувати логічні міркування до модифікованих проблемних сценаріїв. Вирішення цих викликів потребує просування в розумінні моделі та застосування математичних принципів.
Цитати:
[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-revolutionalizing-ai-open-source-resoning-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-deepeek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-epenai-with-r1-rasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html