ประสิทธิภาพของ Deepseek เกี่ยวกับมาตรฐาน AIME 2024 ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์โดยรวม AIME เป็นการแข่งขันคณิตศาสตร์ที่ท้าทายสำหรับนักเรียนมัธยมปลายซึ่งเป็นที่รู้จักกันดีในเรื่องปัญหาที่เข้มงวดและซับซ้อน แบบจำลองของ Deepseek ได้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจเกี่ยวกับเกณฑ์มาตรฐานนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง
ไฮไลต์ประสิทธิภาพการทำงานของคีย์
- ความสำเร็จที่แม่นยำ: โมเดลของ Deepseek ได้รับความแม่นยำที่โดดเด่นใน AIME 2024 ตัวอย่างเช่นโมเดล Deepseek R1 ถึงอัตราความแม่นยำ 52.5% ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นอื่น ๆ เช่น OpenAI ของ OpenAI ซึ่งได้คะแนน 44.6% [5] นอกจากนี้โมเดลพารามิเตอร์ 32B จาก Deepseek ได้รับความแม่นยำ 72.6% แม้ว่าจะต่ำกว่ารุ่นอื่นเล็กน้อย O1-0912 ซึ่งได้คะแนน 74.4% [1]
- เปรียบเทียบกับการปฏิบัติงานของมนุษย์: คะแนนเฉลี่ยสำหรับผู้เข้าร่วมมนุษย์ใน AIME นั้นอยู่ระหว่าง 4 และ 6 คำตอบที่ถูกต้องจาก 15 คำถาม ในขณะที่โมเดลของ Deepseek แสดงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งพวกเขายังคงเผชิญกับความท้าทายในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงอย่างต่อเนื่องคล้ายกับผู้เข้าร่วมของมนุษย์ [7]
-การใช้เหตุผลและการแก้ปัญหา: แบบจำลองของ Deepseek เก่งในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์โดยใช้เทคนิคเช่นการใช้เหตุผลและการใช้เครื่องมือทีละขั้นตอน สิ่งนี้เห็นได้ชัดในการแสดงของพวกเขาในเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์อื่น ๆ ซึ่งพวกเขาได้ผ่านโมเดลโอเพนซอร์ซที่มีอยู่เดิม [2] ความสามารถในการจัดหากระบวนการให้เหตุผลที่โปร่งใสคล้ายกับการไตร่ตรองเหมือนมนุษย์เพิ่มคุณค่าทางการศึกษาและความน่าเชื่อถือ [5]
ข้อ จำกัด และความท้าทาย
- ความแปรปรวนของประสิทธิภาพ: มีการเลื่อนออกไปอย่างเห็นได้ชัดในประสิทธิภาพเมื่อโมเดล Deepseek พบคำถามที่แตกต่างกันหรือที่ไม่รวมอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมโดยตรง ตัวอย่างเช่นในขณะที่พวกเขาเก่งในข้อมูลการทดสอบที่เฉพาะเจาะจงความสามารถในการสรุปคำถามที่เปลี่ยนแปลงไปนั้นมี จำกัด [4]
- ความอิ่มตัวของเกณฑ์มาตรฐาน: เกณฑ์มาตรฐาน AIME ยังคงเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับโมเดล AI เนื่องจากยังไม่อิ่มตัวซึ่งหมายความว่าแบบจำลองยังคงสามารถปรับปรุงงานนี้ได้อย่างมีนัยสำคัญ [7] สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในขณะที่ Deepseek ได้ก้าวไปข้างหน้ามีที่ว่างสำหรับการพัฒนาต่อไปในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์
ผลกระทบในอนาคต
ประสิทธิภาพของ Deepseek ใน AIME 2024 เน้นถึงศักยภาพสำหรับแบบจำลอง AI ที่จะทำให้การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เมื่อรวมความเชี่ยวชาญโดเมนเข้ากับเทคนิคการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ วิธีการนี้อาจนำไปสู่โมเดลที่มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นซึ่งจะได้ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งด้วยทรัพยากรการคำนวณที่เรียบง่ายเปลี่ยนโฟกัสจากพลังการคำนวณดิบไปสู่กลยุทธ์การฝึกอบรมที่ชาญฉลาด [1] ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องแบบจำลองเช่น Deepseek จะมีบทบาทสำคัญในการผลักดันขอบเขตของความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์
การอ้างอิง:
[1] https://www.geekwire.com/2025/deepseks-new-model-hows-that-ai-expertise-might-matter-more-than-compute-in2025/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-math
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/384068
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://smythos.com/ai-agents/agent-architectures/deepseek-r1/
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.02.06.25321749V1.full-Text
[7] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[8] https://arxiv.org/html/2503.10573v1
