De prestaties van Deepseek-R1 op de AIMO2-gegevensset zijn niet expliciet gedetailleerd in de beschikbare informatie, maar we kunnen de mogelijkheden ervan afleiden op basis van de prestaties in vergelijkbare wiskundige benchmarks en de verbeteringen die worden waargenomen in gerelateerde datasets.
1. Wiskundige prestaties: Deepseek-R1 heeft sterke prestaties getoond in wiskundige taken, waardoor een nauwkeurigheid van 79,8% op de AIME 2024-benchmark en 97,3% op MATH-500 [1] [2] [5] wordt bereikt. Dit suggereert dat het zeer bedreven is in het omgaan met complexe wiskundige problemen.
2. AIMO2-gegevensset: Hoewel er geen specifieke resultaten op AIMO2 worden verstrekt, is er een melding van opmerkelijke verbeteringen in prestaties ten opzichte van gesloten, niet-gepubliceerde datasets zoals AIMO2, wat aangeeft dat Deepseek-R1-modellen uitzonderlijk bekwaam zijn in wiskunde [4]. De AIMO2-gegevensset, die een wiskundige concurrentie is met problemen die worden gecategoriseerd tussen AIME en IMO-moeilijkheidsniveaus, profiteert waarschijnlijk van de geavanceerde wiskundige redeneermogelijkheden van Deepseek-R1.
3. Vergelijking met andere modellen: Deepseek-R1 komt in het algemeen overeen met of overtreft de prestaties van modellen zoals OpenAI O1 in verschillende benchmarks [1] [2]. Specifieke vergelijkingen op AIMO2 zijn echter niet beschikbaar. De efficiëntie en snelheid van het model kunnen, dankzij de MOE -architectuur, ook bijdragen aan betere prestaties bij het verwerken van complexe wiskundige taken in vergelijking met andere modellen [5] [6].
4. Distilleerde modellen: de gedestilleerde modellen van Deepseek-R1, zoals Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, hebben indrukwekkende resultaten getoond over wiskundige benchmarks zoals AIME 2024, waarbij een doorlooppercentage van 72,6% wordt bereikt [1]. Dit suggereert dat zelfs de gedistilleerde versies van Deepseek-R1 sterke wiskundige mogelijkheden behouden, die zich goed kunnen vertalen naar datasets zoals AIMO2.
Samenvattend, hoewel specifieke prestatiestatistieken voor Deepseek-R1 op de AIMO2-gegevensset niet worden verstrekt, suggereren de sterke prestaties in vergelijkbare wiskundige benchmarks en verbeteringen in gerelateerde datasets dat het waarschijnlijk goed zou presteren op AIMO2. De MOE -architectuur en efficiëntie positioneren het ook als een competitief model in wiskundige redeneringstaken.
Citaten:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ibxhwp/deepseekr1distillqwen32b_2024_aime_i_performance/
[5] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385090
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/