การแสดงของ Deepseek ทั้งในการเปรียบเทียบ MATH-500 และ AIME 2024 เน้นความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง นี่คือวิธีการทำงานของมาตรฐานเหล่านี้เติมเต็มซึ่งกันและกัน:
Math-500 Benchmark
Deepseek-R1 เก่งในเกณฑ์มาตรฐาน Math-500 ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจ 97.3%เหนือกว่าคะแนน OpenAI O1-1217 เล็กน้อยที่ 96.4%[4] [7] เกณฑ์มาตรฐานนี้ทดสอบแบบจำลองเกี่ยวกับปัญหาทางคณิตศาสตร์ระดับมัธยมที่หลากหลายซึ่งต้องใช้เหตุผลอย่างละเอียด ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Deepseek-R1 ที่นี่บ่งบอกถึงความสามารถในการจัดการแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายด้วยความแม่นยำสูงAIME 2024 Benchmark
ในเกณฑ์มาตรฐาน AIME 2024 ซึ่งประเมินการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์หลายขั้นตอนขั้นสูง Deepseek-R1 ได้รับอัตราการผ่าน 79.8%ก่อนหน้าของ OpenAI O1-1217 ของ 79.2%[7] มาตรฐานนี้มุ่งเน้นไปที่ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและท้าทายมากขึ้นเมื่อเทียบกับ Math-500 การแสดงของ Deepseek-R1 ที่นี่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการงานการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงอย่างมีประสิทธิภาพประสิทธิภาพเสริม
ลักษณะเสริมของการแสดงของ Deepseek เกี่ยวกับมาตรฐานเหล่านี้อยู่ในจุดสนใจที่แตกต่างกัน:-Math-500 เน้นการครอบคลุมแนวคิดทางคณิตศาสตร์ในระดับมัธยมปลายซึ่ง DEEPSEEK-R1 แสดงความแม่นยำพิเศษ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่า Deepseek เหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายซึ่งต้องใช้เหตุผลที่ตรงไปตรงมา
- AIME 2024 มุ่งเน้นไปที่ปัญหาขั้นสูงหลายขั้นตอนที่ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์และการใช้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งของ Deepseek-R1 ที่นี่บ่งบอกว่ามันยังสามารถจัดการกับความท้าทายทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น
ผลลัพธ์เหล่านี้รวมกันเน้นความเก่งกาจของ Deepseek-R1 ในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ซึ่งสามารถครอบคลุมทั้งแนวคิดพื้นฐานและการแก้ปัญหาขั้นสูง สิ่งนี้ทำให้ Deepseek-R1 เป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในงานการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงระดับสูง
ยิ่งไปกว่านั้นกลยุทธ์การพัฒนาและการฝึกอบรมที่อยู่เบื้องหลัง Deepseek-R1 เช่นการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมที่ตรวจสอบได้และฟังก์ชั่นการให้รางวัลที่มีประสิทธิภาพมีส่วนช่วยให้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการเปรียบเทียบเหล่านี้ [2] วิธีการนี้ช่วยให้ Deepseek-R1 สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมโดยมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพในโดเมนเฉพาะเช่นคณิตศาสตร์โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณที่มากเกินไป
การอ้างอิง:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.geekwire.com/2025/deepseks-new-model-hows-that-ai-expertise-might-matter-more-than-compute-in2025/
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/404998
[4] https://www.vals.ai/benchmarks/math500-03-13-2025
[5] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-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.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11