Deepseek โดยเฉพาะรุ่น Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B เผชิญกับความท้าทายที่เฉพาะเจาะจงเมื่อต้องรับมือกับตัวแปรของคำถาม AIME 1 ความท้าทายเหล่านี้ส่วนใหญ่หมุนรอบความสามารถของโมเดลในการสรุปและใช้เหตุผลเชิงตรรกะกับสถานการณ์ปัญหาที่แก้ไข
1. การส่งผ่านประสิทธิภาพ: โมเดลมีความพร้อมในการให้คำตอบที่แม่นยำสำหรับคำถาม AIME ดั้งเดิม 1 คำถามตามข้อมูลการทดสอบ อย่างไรก็ตามเมื่อเผชิญหน้ากับตัวแปรของคำถามเหล่านี้ที่มีการเปลี่ยนแปลงค่าประสิทธิภาพการทำงานของมันก็ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้บ่งชี้ว่าในขณะที่ Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B มีความเชี่ยวชาญในการจดจำและใช้โซลูชันที่รู้จัก แต่ก็ต้องดิ้นรนกับการปรับตัวให้เข้ากับการตั้งค่าปัญหาใหม่หรือแก้ไข [1]
2. ข้อ จำกัด การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ: โมเดลไม่สามารถที่จะให้เหตุผลอย่างมีประสิทธิภาพเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ปัญหาแสดงให้เห็นข้อ จำกัด ในความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ ซึ่งแตกต่างจากนักแก้ปัญหาของมนุษย์ที่สามารถพูดคุยทั่วไปตามการทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานโมเดลของ Deepseek อาจพึ่งพาการจดจำรูปแบบและการท่องจำมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้พวกเขามีประสิทธิภาพน้อยลงในการจัดการกับสถานการณ์ที่มีปัญหาเล็กน้อยหรือเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย [1]
3. การขาดข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุผล: หากไม่มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงของค่านิยมหรือโครงสร้างปัญหามันกลายเป็นความท้าทายในการประเมินและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างถูกต้อง สิ่งนี้เน้นถึงความจำเป็นสำหรับโมเดล AI ที่โปร่งใสและอธิบายได้มากขึ้นซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา [1]
4. ความท้าทายทั่วไป: โมเดลของ Deepseek เช่นระบบ AI หลายระบบเผชิญกับความท้าทายในการสรุปความรู้ของพวกเขาไปสู่บริบทใหม่ สิ่งนี้เห็นได้ชัดโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแข่งขันทางคณิตศาสตร์ซึ่งปัญหามักจะต้องไม่เพียง แต่การท่องจำเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการใช้หลักการในรูปแบบใหม่ การปรับปรุงด้านนี้จะเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขีดความสามารถของแบบจำลองเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์พื้นฐานมากกว่าเพียงแค่จดจำรูปแบบ [3]
โดยสรุปความท้าทายของ Deepseek ที่มี AIME 1 สายพันธุ์เกิดจากการพึ่งพาการท่องจำและการจดจำรูปแบบซึ่งจำกัดความสามารถในการพูดคุยและใช้เหตุผลเชิงตรรกะกับสถานการณ์ปัญหาที่ปรับเปลี่ยน การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้จะต้องมีความก้าวหน้าในการทำความเข้าใจแบบจำลองและการประยุกต์ใช้หลักการทางคณิตศาสตร์
การอ้างอิง:
[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-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
[6] https://hiddenlayer.com/innovation-hub/deepsht-exposing-the-security-risks-of-deepseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1-reasoning-model
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html