A DeepSeek, különösen a DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B modell, konkrét kihívásokkal szembesült az AIME 1 kérdések változataival. Ezek a kihívások elsősorban a modell által a logikai érvelés általánosítására és alkalmazására való képessége körül forognak a módosított problémák forgatókönyveire.
1. A teljesítménycsökkenés: A modell kiemelkedett abban, hogy pontos válaszokat adjon az eredeti AIME 1 kérdésekre a tesztadatok alapján. Ha azonban az értékek változásai megváltoztak, a teljesítménye jelentősen csökkent. Ez azt jelzi, hogy míg a DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B jártas az ismert megoldások memorizálásában és alkalmazásában, az új vagy módosított problémakészletekhez való alkalmazkodással küzd [1].
2. Logikai érvelési korlátozások: A modell képtelensége hatékonyan megmutatni a problémaméterek változásait, logikai érvelési képességeiben korlátozásokat sugall. Ellentétben az emberi megoldókkal, akik gyakran általánosíthatnak a megoldásokat az alapelvek megértése alapján, a DeepSeek modelljei erősebben támaszkodhatnak a mintafelismerésre és a memorizációra. Ez kevésbé hatékonysá teszi őket a regény vagy kissé megváltozott problémás forgatókönyvek kezelésében [1].
3. Az indokok betekintésének hiánya: Az értékek vagy a problémamegstruktúrák változásainak okainak betekintése nélkül kihívást jelent a modell teljesítményének pontos értékelése és javítása. Ez kiemeli az átláthatóbb és magyarázható AI modellek szükségességét, amelyek betekintést nyújthatnak döntéshozatali folyamataikba [1].
4. Általánosítási kihívások: A DeepSeek modellei, mint sok AI rendszer, kihívásokkal kell szembenézniük tudásuk új kontextusba történő általánosítása során. Ez különösen nyilvánvaló a matematikai versenyekben, ahol a problémák gyakran nemcsak a memorizációt igényelnek, hanem az alapelvek újszerűen történő alkalmazásának képességét is. Ennek a szempontnak a javítása magában foglalja a modell képességének javítását, hogy megértse a mögöttes matematikai fogalmakat, ahelyett, hogy felismerné a mintákat [3].
Összefoglalva: a DeepSeek kihívásai az AIME 1 variánsokkal a memorizálásra és a mintafelismerésre támaszkodva származnak, ami korlátozza annak képességét, hogy általánosítsa és alkalmazza a logikai érvelést a módosított problémák forgatókönyveire. Ezeknek a kihívásoknak a kezelése előrelépéseket igényel a modell megértésében és a matematikai alapelvek alkalmazásában.
Idézetek:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[2] https://wescarroll.com/aim-math-competition-tips/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-a-open-source-deason-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-curity-negs-of-reepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reason-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockapeime.html