Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kā DeepSeek sniegums Math-500 etalonā papildina tā sniegumu AIME 2024 etalonā


Kā DeepSeek sniegums Math-500 etalonā papildina tā sniegumu AIME 2024 etalonā


DeepSeek sniegums gan Math-500, gan AIME 2024 etalonos izceļ tās spēcīgās matemātiskās spriešanas iespējas. Lūk, kā tā sniegums šajos etalonos papildina viens otru:

MATH-500 etalons

DeepSeek-R1 izceļas ar matemātiku-500 etalonu ar iespaidīgu precizitāti 97,3%, nedaudz pārspējot Openai O1-1217 punktu skaitu 96,4%[4] [7]. Šis etalonuzņēmums testē modeļus par dažādām vidusskolas līmeņa matemātiskām problēmām, kurām nepieciešama detalizēta spriešana. DeepSeek-R1 spēcīgais sniegums šeit norāda uz tā spēju ar augstu precizitāti rīkoties ar plašu matemātisko jēdzienu klāstu.

Aime 2024 etalons

Uz AIME 2024 etalona, ​​kas novērtē uzlaboto daudzpakāpju matemātisko argumentāciju, DeepSeek-R1 sasniedz caurlaides ātrumu 79,8%, nedaudz apsteidzot Openai O1-1217 79,2%[7]. Šis etalons koncentrējas uz sarežģītākām un izaicinošākām matemātiskām problēmām, salīdzinot ar Math-500. DeepSeek-R1 sniegums šeit parāda savu spēju efektīvi risināt progresīvus matemātiskās spriešanas uzdevumus.

Papildu sniegums

DeepSeek snieguma papildinošais raksturs uz šiem etaloniem slēpjas viņu dažādajos fokusos:
-Math-500 uzsver plašu matemātisko koncepciju atspoguļojumu vidusskolas līmenī, kur DeepSeek-R1 parāda izcilu precizitāti. Tas liek domāt, ka DeepSeek ir labi piemērots visdažādākajām matemātiskajām problēmām, kurām nepieciešama tieša spriešana.
- AIME 2024 koncentrējas uz uzlabotām, daudzpakāpju problēmām, kurām nepieciešams dziļāks matemātisks ieskats un argumentācija. DeepSeek-R1 spēcīgais sniegums šeit norāda, ka tas var tikt galā arī ar sarežģītākiem matemātiskiem izaicinājumiem.

Kopā šie rezultāti izceļ DeepSeek-R1 daudzpusību matemātiskā spriešanā, kas spēj gan plašā pamatjēdzienu atspoguļojumā, gan uzlabota problēmu risināšana. Tas padara DeepSEEK-R1 par spēcīgu sāncensi dažādos matemātiskās spriešanas uzdevumos, sākot no pamata līdz paaugstinātam līmenim.

Turklāt DeepSEEK-R1 attīstības un apmācības stratēģijas, piemēram, pārbaudāmu apmācības datu ģenerēšana un efektīvas atlīdzības funkcijas, veicina tā spēcīgo sniegumu šajos etalonos [2]. Šī pieeja ļauj DeepSEEK-R1 optimizēt savu apmācības procesu, koncentrējoties uz veiktspējas uzlabošanu tādās jomās kā matemātika, nepieprasot pārmērīgus skaitļošanas resursus.

Atsauces:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
.
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404998
[4] https://www.valals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.valals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11