Matematik-500 och AIME 2024 riktmärken används båda för att utvärdera matematiska resonemang i AI-modeller, men de skiljer sig åt i flera viktiga aspekter:
1. Ursprung och syfte:
-Math-500 härstammar från ett större datasätt skapat av OpenAI, med fokus på matematisk problemlösning över olika svårighetsnivåer. Den är utformad för att bedöma modellens förmåga att lösa matematiska problem i allmän mening [1].
- AIME 2024 är baserad på American Invitational Mathematics Examination, en prestigefylld tävling för gymnasieelever. Den testar avancerade matematiska resonemang, särskilt inom områden som algebra, geometri och antal teori [2].
2. Svårighetsnivå:
- Math-500 inkluderar ett brett utbud av matematiska problem men anses i allmänhet vara mindre utmanande än AIME. Det används för att utvärdera grundläggande matematiska resonemangsfunktioner [1].
- AIME 2024 består av mycket utmanande frågor som är betydligt svårare än i Math-500. Det är utformat för att bedöma avancerade matematiska färdigheter, ofta överträffar kapaciteten hos icke-skälande modeller och till och med mänskliga prestationer i vissa fall [2].
3. Utvärderingsmetod:
-Math-500 använder en tvåstegs svarsvalideringsmekanism som involverar skriptbaserad betygsättning med sympi för symbolisk jämställdhetskontroll och en språkmodell jämlikhetskontroll som en säkerhetskopia. Detta säkerställer exakt gradering av matematiska svar [1].
- AIME 2024 utvärderar modeller baserat på deras förmåga att ge korrekta numeriska svar på frågorna. Utvärderingen är enkel och fokuserar på noggrannheten i de heltalssvar som modellerna tillhandahåller [2].
4. Frågeformat och tillgänglighet:
- Math-500-frågor är en del av ett större datasätt och är inte så offentligt exponerade som AIME-frågor. Datasättet används för att utvärdera modellernas matematiska kapacitet utan påverkan av pretränsande på specifika frågor [1].
- AIME 2024 Frågor och svar är offentligt tillgängliga, vilket potentiellt kan påverka modellprestanda om frågorna ingår i det förträngande corpuset. Detta har lett till observationer där modeller presterar bättre på äldre versioner av AIME på grund av potentiell exponering under träning [2].
5. Viktning i utvärderingssviter:
- Både Math-500 och AIME 2024 är en del av det konstgjorda analysindexindexet, men de vägs lika inom den matematiska resonemangskomponenten, som står för 25% av det totala indexet. Detta innebär att de båda bidrar lika till att bedöma modellens matematiska förmågor [1].
Sammanfattningsvis, medan båda riktmärkena utvärderar matematiska resonemang, skiljer sig de i svårigheter, ursprung, utvärderingsmetoder och vilken typ av matematiska färdigheter de bedömer.
Citeringar:
[1] https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-bencharking
[2] https://www.vals.ai/bencharks/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