Deepseeki jõudlus nii Math-500 kui ka AIME 2024 võrdlusalustel toob esile selle tugevad matemaatilised mõttekäigud. Siit saate teada, kuidas selle jõudlus nendes võrdlusalustes täiendab üksteist:
Math-500 võrdlusalus
Deepseek-R1 paistab silma Math-500 võrdlusalusel muljetavaldava täpsusega 97,3%, ületades kergelt OpenAI O1-1217 skoori 96,4%[4] [7]. See võrdlusalus testib mudeleid mitmesuguste keskkooli tasemel matemaatiliste probleemide kohta, mis nõuavad üksikasjalikku arutluskäiku. Deepseek-R1 tugev jõudlus siin näitab tema võimet käsitleda suurt matemaatilisi mõisteid suure täpsusega.AIME 2024 võrdlusalus
AIME 2024 võrdlusalusel, mis hindab täiustatud mitmeastmelist matemaatilist mõttekäiku, saavutab Deepseek-R1 läbisõidumäära 79,8%, mis on pisut ees OpenAi O1-1217 79,2%[7]. See võrdlusalus keskendub keerukamatele ja keerukamatele matemaatilistele probleemidele, võrreldes Math-500-ga. Deepseek-R1 esinemine siin näitab oma võimet täiustatud matemaatiliste mõttekäikude tõhusalt lahendada.Täiendav jõudlus
Deepseeki esinemise täiendav olemus nendes võrdlusalustes on nende fookuses:-Math-500 rõhutab matemaatiliste kontseptsioonide laiaulatuslikku kajastamist keskkooli tasemel, kus Deepseek-R1 näitab erakordset täpsust. See viitab sellele, et Deepseek sobib hästi mitmesuguste matemaatiliste probleemide jaoks, mis nõuavad sirgjoonelisi mõttekäike.
- AIME 2024 keskendub edasijõudnutele, mitmeastmelistele probleemidele, mis nõuavad sügavamat matemaatilist ülevaadet ja arutluskäiku. Deepseek-R1 tugev jõudlus näitab, et see suudab ka keerukamate matemaatiliste väljakutsetega hakkama.
Need tulemused rõhutavad koos Deepseek-R1 mitmekülgsust matemaatiliste mõttekäikude alal, mis on võimeline nii põhimõistete laiaulatuslikku kajastama kui ka edasijõudnute probleemide lahendamist. See teeb DeepSEEK-R1 tugevaks kandidaadiks erinevates matemaatilistes mõttekäikudes, alates aluspõhimõtetest kuni arenenud tasemeni.
Veelgi enam, DeepSEEK-R1 taga olevad arendus- ja koolitusstrateegiad, näiteks kontrollitavate koolitusandmete ja tõhusate tasufunktsioonide genereerimine, aitavad selle suurele jõudlusele nendes võrdlusalustes [2]. See lähenemisviis võimaldab DeepSEEK-R1-l optimeerida oma treeningprotsessi, keskendudes konkreetsete domeenide, näiteks matemaatika jõudluse parandamisele, nõudmata liigseid arvutusressursse.
Tsitaadid:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
]
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404998
[4] https://www.vals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
]
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11