Udførelsen af DeepSeek-R1 på AIMO2-datasættet er ikke eksplicit detaljeret i de tilgængelige oplysninger, men vi kan udlede dens kapaciteter baseret på dens ydeevne i lignende matematiske benchmarks og de forbedringer, der er observeret i relaterede datasæt.
1. Matematisk præstation: Deepseek-R1 har vist stærk præstation i matematiske opgaver og opnået en 79,8% nøjagtighed på AIME 2024-benchmark og 97,3% på Math-500 [1] [2] [5]. Dette antyder, at det er meget dygtigt til at håndtere komplekse matematiske problemer.
2. AIMO2-datasæt: Mens der ikke findes specifikke resultater på AIMO2, er der omtale af bemærkelsesværdige forbedringer i ydelsen over lukkede, upublicerede datasæt som AIMO2, hvilket indikerer, at DeepSeek-R1-modeller er usædvanligt dygtige til matematik [4]. AIMO2-datasættet, der er en matematikkonkurrence med problemer, der er kategoriseret mellem AIME og IMO-vanskelighedsniveauer, drager sandsynligvis fordel af Deepseek-R1s avancerede matematiske ræsonnement.
3. Sammenligning med andre modeller: DeepSeek-R1 matcher eller overgår generelt ydelsen af modeller som Openai O1 i forskellige benchmarks [1] [2]. Imidlertid er specifikke sammenligninger på AIMO2 ikke tilgængelige. Modellens effektivitet og hastighed takket være sin MOE -arkitektur kan også bidrage til bedre ydelse i behandlingen af komplekse matematiske opgaver sammenlignet med andre modeller [5] [6].
4. destillerede modeller: Deepseek-R1's destillerede modeller, såsom Deepseek-R1-Destill-Qwen-32B, har vist imponerende resultater på matematiske benchmarks som AIME 2024, og opnået en 72,6% passrate [1]. Dette antyder, at selv de destillerede versioner af DeepSeek-R1 opretholder stærke matematiske evner, som kan oversætte godt til datasæt som AIMO2.
Sammenfattende, mens specifikke ydelsesmetrics for DeepSeek-R1 på AIMO2-datasættet ikke leveres, antyder dets stærke ydelse i lignende matematiske benchmarks og forbedringer i relaterede datasæt, at det sandsynligvis ville fungere godt på AIMO2. Dens MOE -arkitektur og effektivitet placerer det også som en konkurrencedygtig model i matematiske ræsonnementsopgaver.
Citater:
[1] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://writsonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://writsonic.com/blog/deepseek-r1-review
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385090
[7] https://github.com/deepseek-i/deepseek-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/