Math-500- ja AIME 2024 -vertailuarvoja käytetään molemmat matemaattisten päättelyominaisuuksien arviointiin AI-malleissa, mutta ne eroavat useista keskeisistä näkökohdista:
1. Alkuperä ja tarkoitus:
-Math-500 on johdettu OpenAI: n luomasta suuremmasta tietojoukosta, joka keskittyy matemaattiseen ongelmanratkaisuun eri vaikeustasojen välillä. Se on suunniteltu arvioimaan mallin kyky ratkaista matemaattiset ongelmat yleisessä mielessä [1].
- Aime 2024 perustuu American Invitational Mathematics -tutkimukseen, arvostettuun kilpailuun lukion opiskelijoille. Se testaa edistyneitä matemaattisia päättelytaitoja, etenkin algebran, geometrian ja lukuteorian kaltaisilla alueilla [2].
2. vaikeustaso:
- Math-500 sisältää laajan valikoiman matemaattisia ongelmia, mutta sitä pidetään yleensä vähemmän haastavana kuin AIME. Sitä käytetään arvioimaan matemaattisia perusominaisuuksia [1].
- Aime 2024 koostuu erittäin haastavista kysymyksistä, jotka ovat huomattavasti vaikeampia kuin MATH-500: n kysymykset. Se on suunniteltu arvioimaan edistyneitä matemaattisia taitoja, jotka ylittävät joissakin tapauksissa usein muiden kuin ihmisten ja jopa ihmisen suorituskyvyn ominaisuudet [2].
3. Arviointimenetelmä:
-Math-500 käyttää kaksivaiheista vastauksen validointimekanismia, joka sisältää käsikirjoituspohjaisen luokittelun symbolisen tasa-arvon tarkistamiseen ja kielimallin tasa-arvon tarkistajan varmuuskopiona. Tämä varmistaa matemaattisten vastausten tarkan luokituksen [1].
- Aime 2024 arvioi malleja sen kyvyn perusteella tarjota oikeita numeerisia vastauksia kysymyksiin. Arviointi on suoraviivaista, keskittyen mallien tarjoamien kokonaislukujen tarkkuuteen [2].
4. Kysymyksen muoto ja saatavuus:
- Math-500-kysymykset ovat osa suurempaa tietojoukkoa, eivätkä ne ole niin julkisesti alttiina kuin AIME-kysymykset. Tietojoukkoa käytetään mallien matemaattisten ominaisuuksien arviointiin ilman ennakkomaksun vaikutusta tiettyihin kysymyksiin [1].
- Aime 2024 -kysymyksiä ja vastauksia on julkisesti saatavilla, mikä voi mahdollisesti vaikuttaa mallin suorituskykyyn, jos kysymykset sisällytetään edeltävään korpukseen. Tämä on johtanut havaintoihin, joissa mallit toimivat paremmin AIME: n vanhemmille versioille potentiaalisen altistumisen vuoksi koulutuksen aikana [2].
5. Arviointisarjojen painotus:
- Sekä Math-500 että Aime 2024 ovat osa keinotekoista analyysin älykkyysindeksiä, mutta ne painotetaan tasaisesti matemaattisen päättelykomponentin sisällä, jonka osuus kokonaisindeksistä on 25%. Tämä tarkoittaa, että molemmat osallistuvat tasa -arvoisesti mallin matemaattisten kykyjen arviointiin [1].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat vertailuarvot arvioivat matemaattisia päättelyjä, ne eroavat vaikeuksista, alkuperästä, arviointimenetelmistä ja heidän arvioidustaan matemaattisten taitojen tyypistä.
Viittaukset:
[1] https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence -benchmarking
[2] https://www.vals.ai/benchmarks/aime-2025-03-11
.
[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