MATH-500 및 AIME 2024 벤치 마크는 모두 AI 모델에서 수학적 추론 기능을 평가하는 데 사용되지만 여러 주요 측면에서 다릅니다.
1. 기원과 목적 :
-Math-500은 OpenAI가 생성 한 더 큰 데이터 세트에서 파생되어 다양한 난이도에 걸쳐 수학적 문제 해결에 중점을 둡니다. 그것은 일반적인 의미에서 수학적 문제를 해결하는 모델의 능력을 평가하도록 설계되었습니다 [1].
-Aime 2024는 고등학교 학생들을위한 유명한 경쟁 인 American Invitational Mathematics Examination을 기반으로합니다. 그것은 특히 대수학, 기하학 및 숫자 이론과 같은 영역에서 고급 수학적 추론 기술을 테스트합니다 [2].
2. 난이도 :
-Math-500에는 광범위한 수학적 문제가 포함되어 있지만 일반적으로 Aime보다 덜 도전적인 것으로 간주됩니다. 기본 수학적 추론 능력을 평가하는 데 사용됩니다 [1].
-Aime 2024는 Math-500의 질문보다 훨씬 어려운 매우 어려운 질문으로 구성됩니다. 고급 수학적 기술을 평가하도록 설계되었으며, 종종 비 계급 모델의 능력과 경우에 따라 인간의 성능을 능가하는 경우가 많습니다 [2].
3. 평가 방법 :
-Math-500은 상징적 평등 검사를 위해 Sympy와 스크립트 기반 등급과 관련된 2 단계 답변 검증 메커니즘을 사용하고 언어 모델 평등 검사기를 백업으로 사용합니다. 이것은 수학적 답변의 정확한 등급을 보장합니다 [1].
-AIME 2024는 질문에 대한 올바른 수치 답변을 제공하는 능력에 따라 모델을 평가합니다. 모델이 제공 한 정수 답변의 정확성에 중점을 둔 평가는 간단합니다 [2].
4. 질문 형식 및 가용성 :
-Math-500 질문은 더 큰 데이터 세트의 일부이며 AIME 질문만큼 공개적으로 노출되지 않습니다. 데이터 세트는 특정 질문에 대한 사전 여지의 영향없이 모델의 수학적 기능을 평가하는 데 사용됩니다 [1].
-AIME 2024 질문과 답변은 공개적으로 제공되며, 이는 문제가 사전 여지가있는 코퍼스에 포함되면 모델 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 이로 인해 훈련 중 잠재적 노출로 인해 구형 버전의 AIME에서 모델이 더 잘 수행되는 관찰이 이루어졌습니다 [2].
5. 평가 스위트의 가중치 :
-MATH-500과 AIME 2024는 인공 분석 지능 지수의 일부이지만 수학적 추론 구성 요소 내에서 동일하게 가중치를 부여하여 전체 지수의 25%를 차지합니다. 이것은 둘 다 모델의 수학적 능력을 평가하는 데 똑같이 기여한다는 것을 의미합니다 [1].
요약하면, 두 벤치 마크는 수학적 추론을 평가하는 반면, 어려움, 원산지, 평가 방법 및 그들이 평가하는 수학 기술의 유형이 다릅니다.
인용 :
[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=CCC9970C61AAC64F22E2216B45B92BBB72C69A
[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