Deepseek-R1: n suorituskyky AIMO2-aineistossa ei ole nimenomaisesti yksityiskohtaisesti käytettävissä olevissa tiedoissa, mutta voimme päätellä sen ominaisuudet sen suorituskyvyn perusteella samanlaisissa matemaattisissa vertailuarvoissa ja niihin liittyvissä tietojoukkoissa havaittuihin parannuksiin.
1. Matemaattinen suorituskyky: DeepSeek-R1 on osoittanut vahvaa suorituskykyä matemaattisissa tehtävissä, saavuttaen 79,8%: n tarkkuuden AIME 2024 -vertailussa ja 97,3% Math-500: lla [1] [2] [5]. Tämä viittaa siihen, että se on erittäin taitava monimutkaisten matemaattisten ongelmien käsittelyssä.
2. AIMO2-tietojoukko: Vaikka AIMO2: n erityisiä tuloksia ei ole, on mainittu suorituskyvyn merkittäviä parannuksia suljettuihin, julkaisemattomiin tietojoukkoihin, kuten AIMO2 AIMO2-tietojoukko, joka on matematiikkakilpailu AIME: n ja IMO: n vaikeustasojen välillä luokiteltuja ongelmia, hyötyy todennäköisesti Deepseek-R1: n edistyneistä matemaattisista päättelyominaisuuksista.
3. Vertailu muihin malleihin: DeepSek-R1 vastaa yleensä tai ylittää mallien, kuten OpenAi O1: n, suorituskykyä erilaisissa vertailuarvoissa [1] [2]. AIMO2: n erityisiä vertailuja ei kuitenkaan ole saatavana. Mallin tehokkuus ja nopeus MoE -arkkitehtuurinsa ansiosta saattavat myös edistää parempaa suorituskykyä monimutkaisten matemaattisten tehtävien käsittelyssä muihin malleihin verrattuna [5] [6].
4. Tislatut mallit: Deepseek-R1: n tislattua mallia, kuten Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, ovat osoittaneet vaikuttavia tuloksia matemaattisista vertailuarvoista, kuten Aime 2024, saavuttaen 72,6%: n läpäisyaste [1]. Tämä viittaa siihen, että jopa DeepSeek-R1: n tislattiin versiot ylläpitävät vahvoja matemaattisia kykyjä, jotka voisivat kääntää hyvin tietojoukkoihin, kuten AIMO2.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka Deepseek-R1: n erityisiä suorituskykymittareita AIMO2-aineistossa ei ole tarjolla, sen vahvaa suorituskykyä vastaavissa matemaattisissa vertailuarvoissa ja parannuksissa siihen liittyvät tietojoukot viittaavat siihen, että se todennäköisesti suoriutuu hyvin AIMO2: lla. Sen MOE -arkkitehtuuri ja tehokkuus asettavat sen myös kilpailukykyiseksi malliksi matemaattisissa päättelytehtävissä.
Viittaukset:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-R1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1
[3] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
.
[5] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385090
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1
.