Deepseek, özellikle Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B modeli, AIME 1 sorularının varyantlarıyla uğraşırken belirli zorluklarla karşılaştı. Bu zorluklar öncelikle modelin değiştirilmiş problem senaryolarına mantıksal akıl yürütmeyi genelleştirme ve uygulama yeteneği etrafında döner.
1. Performans Bırakma: Model, test verilerine dayalı orijinal AIME 1 sorularına doğru cevaplar vermede mükemmeldir. Bununla birlikte, değerlerin değiştiği bu soruların varyantlarıyla karşı karşıya kaldığında, performansı önemli ölçüde azalmıştır. Bu, Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B'nin bilinen çözümleri ezberlemede ve uygulama konusunda yetkin olmasına rağmen, yeni veya değiştirilmiş problem ayarlarına uyum sağlamakla mücadele ettiğini göstermektedir [1].
2. Mantıksal Akıl Yürütme Sınırlamaları: Modelin problem parametrelerindeki değişiklikler hakkında etkili bir şekilde mantıklayamaması, mantıksal akıl yürütme yeteneklerindeki sınırlamaları göstermektedir. Çözümleri altta yatan ilkeleri anlamaya dayalı olarak genelleştirebilen insan çözücülerin aksine, Deepseek'in modelleri kalıp tanıma ve ezberlemeye daha fazla güvenebilir. Bu, onları yeni veya biraz değiştirilmiş problem senaryolarını ele almada daha az etkili hale getirir [1].
3. Gerekçe ile ilgili içgörü eksikliği: Değerler veya problem yapılarındaki değişikliklerin arkasındaki mantıkla ilgili içgörü olmadan, modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmek ve geliştirmek zorlaşır. Bu, karar verme süreçleri hakkında bilgi verebilecek daha şeffaf ve açıklanabilir AI modellerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır [1].
4. Genelleştirme zorlukları: Deepseek'in modelleri, birçok AI sistemi gibi, bilgilerini yeni bağlamlara genelleştirmede zorluklarla karşı karşıyadır. Bu, özellikle sorunların sadece ezberlemeyi değil, aynı zamanda ilkeleri yeni yollarla uygulama yeteneğini de gerektirdiği matematik yarışmalarında belirgindir. Bu yönün iyileştirilmesi, modelin sadece kalıpları tanımak yerine altta yatan matematiksel kavramları anlama kapasitesini artırmayı içerecektir [3].
Özetle, Deepseek'in AIME 1 varyantları ile olan zorlukları, değiştirilmiş sorun senaryolarına mantıksal akıl yürütmeyi ve uygulama yeteneğini sınırlayan ezberleme ve örüntü tanımaya olan bağımlılığından kaynaklanmaktadır. Bu zorlukların ele alınması, modelin matematiksel ilkeleri anlamasında ve uygulanmasında ilerlemeler gerektirecektir.
Alıntılar:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performe/
[2] https://wescarroll.com/aime-math-competition-tips/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-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-to-security-risks-of-depseek-r1/
[7] https://www.turtlesai.com/en/pages-2142/deepseek-challenges-openai-with-r1
[8] https://web.evanchen.cc/mockaime.html