Benchmarks Math-500 og AIME 2024 brukes begge til å evaluere matematiske resonnementfunksjoner i AI-modeller, men de er forskjellige i flere viktige aspekter:
1. Opprinnelse og formål:
-Math-500 er avledet fra et større datasett opprettet av Openai, med fokus på matematisk problemløsing på tvers av forskjellige vanskelighetsnivåer. Den er designet for å vurdere en modells evne til å løse matematiske problemer i generell forstand [1].
- AIME 2024 er basert på American Invitational Mathematics Examination, en prestisjefylt konkurranse for studenter på videregående skole. Den tester avanserte matematiske resonnementferdigheter, spesielt i områder som algebra, geometri og tallteori [2].
2. Vanskelighetsnivå:
- MATH-500 inkluderer et bredt spekter av matematiske problemer, men anses generelt som mindre utfordrende enn AIME. Det brukes til å evaluere grunnleggende matematiske resonnementfunksjoner [1].
- AIME 2024 består av svært utfordrende spørsmål som er betydelig hardere enn i Math-500. Den er designet for å vurdere avanserte matematiske ferdigheter, og overgår ofte mulighetene til ikke-besøkende modeller og til og med menneskelig ytelse i noen tilfeller [2].
3. Evalueringsmetode:
-MATH-500 bruker en to-trinns svarvalideringsmekanisme som involverer skriptbasert gradering med Sympy for symbolsk likestillingskontroll og en språkmodell likestillingskontroll som en sikkerhetskopi. Dette sikrer presis gradering av matematiske svar [1].
- AIME 2024 evaluerer modeller basert på deres evne til å gi riktige numeriske svar på spørsmålene. Evalueringen er enkel, med fokus på nøyaktigheten av heltallets svar levert av modellene [2].
4. Spørsmålsformat og tilgjengelighet:
- MATH-500 spørsmål er en del av et større datasett og er ikke så offentlig utsatt som AIME-spørsmål. Datasettet brukes til å evaluere modellenes matematiske evner uten påvirkning av pretraining på spesifikke spørsmål [1].
- AIME 2024 Spørsmål og svar er offentlig tilgjengelige, noe som potensielt kan påvirke modellytelsen hvis spørsmålene er inkludert i det pretraining corpus. Dette har ført til observasjoner der modeller klarer seg bedre på eldre versjoner av AIME på grunn av potensiell eksponering under trening [2].
5. Vekting i evalueringssuiter:
- Både MATH-500 og AIME 2024 er en del av den kunstige analysens intelligensindeksen, men de vektes likt innenfor den matematiske resonnementskomponenten, som utgjør 25% av den totale indeksen. Dette betyr at de begge bidrar likt til å vurdere modellens matematiske evner [1].
Oppsummert, mens begge benchmarks evaluerer matematisk resonnement, er de forskjellige i vanskeligheter, opprinnelse, evalueringsmetoder og typen matematiske ferdigheter de vurderer.
Sitasjoner:
[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-valuation?_bhlid=c0cc9970c0c61aac64f22e2216b45b92bb72c69a
[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