De benchmarks MATH-500 en AIME 2024 worden beide gebruikt om wiskundige redeneermogelijkheden in AI-modellen te evalueren, maar ze verschillen in verschillende belangrijke aspecten:
1. Oorsprong en doel:
-MATH-500 is afgeleid van een grotere dataset gemaakt door OpenAI, gericht op wiskundige probleemoplossing over verschillende moeilijkheidsgraad. Het is ontworpen om het vermogen van een model te beoordelen om wiskundige problemen in algemene zin op te lossen [1].
- AIME 2024 is gebaseerd op het American Invitational Mathematics Examination, een prestigieuze concurrentie voor studenten op de middelbare school. Het test geavanceerde wiskundige redeneervaardigheden, met name op gebieden zoals algebra, geometrie en getaltheorie [2].
2. Moeilijkheidsniveau:
- MATH-500 omvat een breed scala aan wiskundige problemen, maar wordt over het algemeen als minder uitdagend beschouwd dan aime. Het wordt gebruikt om basis wiskundige redeneermogelijkheden te evalueren [1].
- AIME 2024 bestaat uit zeer uitdagende vragen die aanzienlijk moeilijker zijn dan die in MATH-500. Het is ontworpen om geavanceerde wiskundige vaardigheden te beoordelen, waarbij het in sommige gevallen vaak de mogelijkheden van niet-herhalende modellen en zelfs menselijke prestaties overtreft [2].
3. Evaluatiemethode:
-MATH-500 maakt gebruik van een tweetraps antwoordenvalidatiemechanisme waarbij scriptgebaseerde beoordeling met Sympy met Sympy is gebaseerd voor symbolische gelijkheidscontrole en een taalmodel Equality Checker als back-up. Dit zorgt voor een precieze beoordeling van wiskundige antwoorden [1].
- AIME 2024 evalueert modellen op basis van hun vermogen om correcte numerieke antwoorden op de vragen te bieden. De evaluatie is eenvoudig, gericht op de nauwkeurigheid van de getal antwoorden van de modellen [2].
4. Vraagindeling en beschikbaarheid:
- MATH-500-vragen maken deel uit van een grotere dataset en worden niet zo publiekelijk blootgesteld als aime-vragen. De dataset wordt gebruikt voor het evalueren van de wiskundige mogelijkheden van modellen zonder de invloed van pretraining op specifieke vragen [1].
- AIME 2024 Vragen en antwoorden zijn openbaar beschikbaar, die mogelijk de modelprestaties van het model kunnen beïnvloeden als de vragen zijn opgenomen in het pretrainerende corpus. Dit heeft geleid tot observaties waarbij modellen beter presteren op oudere versies van AIME vanwege mogelijke blootstelling tijdens de training [2].
5. Weging in evaluatiesuites:
- Zowel MATH-500 als AIME 2024 maken deel uit van de Artificial Analysis Intelligence Index, maar ze worden gelijk gewogen binnen de wiskundige redeneercomponent, die goed is voor 25% van de totale index. Dit betekent dat ze allebei evenzeer bijdragen aan het beoordelen van de wiskundige vaardigheden van een model [1].
Samenvattend, hoewel beide benchmarks wiskundige redenering evalueren, verschillen ze in moeilijkheid, oorsprong, evaluatiemethoden en het type wiskundige vaardigheden die ze beoordelen.
Citaten:
[1] https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking
[2] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
[3] https://www.credo.ai/model-trust-scores-ai-Evaluation?_bhlid=c0cc9970c0c61aac64f22e2216b45b92b72c69a
[4] https://arxiv.org/html/2502.06781v1
[5] https://github.com/gair-nlp/aime-preview
[6] https://arxiv.org/html/2503.04550
[7] https://huggingface.co/datasets/huggingfaceh4/math-500
[8] https://arxiv.org/html/2410.03131v1