Deepseek, đặc biệt là mô hình Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, đã phải đối mặt với những thách thức cụ thể khi xử lý các biến thể của các câu hỏi AIME 1. Những thách thức này chủ yếu xoay quanh khả năng của mô hình để khái quát hóa và áp dụng lý luận logic cho các kịch bản vấn đề được sửa đổi.
1. Hiệu suất thả xuống: Mô hình đã xuất sắc trong việc cung cấp câu trả lời chính xác cho các câu hỏi AIME 1 gốc dựa trên dữ liệu kiểm tra. Tuy nhiên, khi phải đối mặt với các biến thể của những câu hỏi này trong đó các giá trị bị thay đổi, hiệu suất của nó đã giảm đáng kể. Điều này chỉ ra rằng trong khi Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B thành thạo trong việc ghi nhớ và áp dụng các giải pháp đã biết, nó đấu tranh với việc thích nghi với các cài đặt vấn đề mới hoặc được sửa đổi [1].
2. Giới hạn lý luận logic: Mô hình không có khả năng lý luận hiệu quả về những thay đổi trong các tham số vấn đề cho thấy những hạn chế trong khả năng lý luận logic của nó. Không giống như những người giải quyết con người thường có thể khái quát các giải pháp dựa trên việc hiểu các nguyên tắc cơ bản, các mô hình của Deepseek có thể phụ thuộc nhiều hơn vào nhận dạng và ghi nhớ mẫu. Điều này làm cho chúng kém hiệu quả trong việc xử lý tiểu thuyết hoặc thay đổi một chút các tình huống có vấn đề [1].
3. Thiếu cái nhìn sâu sắc về lý do: Không có cái nhìn sâu sắc về lý do đằng sau những thay đổi về giá trị hoặc cấu trúc vấn đề, việc đánh giá và cải thiện hiệu suất của mô hình một cách chính xác. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết của các mô hình AI minh bạch và có thể giải thích hơn có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về các quy trình ra quyết định của họ [1].
4. Thách thức khái quát hóa: Các mô hình của Deepseek, giống như nhiều hệ thống AI, phải đối mặt với những thách thức trong việc khái quát hóa kiến thức của họ với bối cảnh mới. Điều này đặc biệt rõ ràng trong các cuộc thi toán học trong đó các vấn đề thường yêu cầu không chỉ ghi nhớ mà còn có khả năng áp dụng các nguyên tắc theo những cách mới lạ. Cải thiện khía cạnh này sẽ liên quan đến việc tăng cường khả năng của mô hình để hiểu các khái niệm toán học cơ bản thay vì chỉ nhận ra các mẫu [3].
Tóm lại, những thách thức của Deepseek với các biến thể AIME 1 xuất phát từ sự phụ thuộc vào ghi nhớ và nhận dạng mẫu, điều này hạn chế khả năng khái quát hóa và áp dụng lý luận logic cho các kịch bản vấn đề được sửa đổi. Giải quyết những thách thức này sẽ đòi hỏi những tiến bộ trong sự hiểu biết và áp dụng các nguyên tắc toán học của mô hình.
Trích dẫn:
.
[2] https://wescarroll.com/aime-math-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_Problems
.
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html