Η απόδοση του Deepseek-R1 στο σύνολο δεδομένων AIMO2 δεν είναι ρητά λεπτομερώς στις διαθέσιμες πληροφορίες, αλλά μπορούμε να συμπεράνουμε τις δυνατότητές του με βάση την απόδοσή του σε παρόμοια μαθηματικά σημεία αναφοράς και τις βελτιώσεις που παρατηρούνται σε συναφή σύνολα δεδομένων.
1. Μαθηματική απόδοση: Το DeepSeeek-R1 έχει δείξει ισχυρές επιδόσεις στα μαθηματικά καθήκοντα, επιτυγχάνοντας ακρίβεια 79,8% στο σημείο αναφοράς AIME 2024 και 97,3% στο MATH-500 [1] [2] [5]. Αυτό υποδηλώνει ότι είναι ιδιαίτερα ικανό να χειριστεί σύνθετα μαθηματικά προβλήματα.
2. AIMO2 DataSet: Ενώ δεν παρέχονται συγκεκριμένα αποτελέσματα για το AIMO2, αναφέρουμε αξιοσημείωτες βελτιώσεις στην απόδοση σε κλειστά, μη δημοσιευμένα σύνολα δεδομένων όπως το AIMO2, υποδεικνύοντας ότι τα μοντέλα DeepSeeek-R1 είναι εξαιρετικά καταρτισμένα στα μαθηματικά [4]. Το σύνολο δεδομένων AIMO2, που αποτελεί ανταγωνισμό μαθηματικών με προβλήματα που κατηγοριοποιήθηκαν μεταξύ των επιπέδων δυσκολίας του AIME και του IMO, πιθανότατα επωφελούνται από τις προηγμένες δυνατότητες μαθηματικής λογικής της DeepSeeek-R1.
3. Σύγκριση με άλλα μοντέλα: Το DeepSeeek-R1 ταιριάζει γενικά ή ξεπερνά την απόδοση μοντέλων όπως το OpenAI O1 σε διάφορα σημεία αναφοράς [1] [2]. Ωστόσο, δεν είναι διαθέσιμες συγκεκριμένες συγκρίσεις στο AIMO2. Η αποτελεσματικότητα και η ταχύτητα του μοντέλου, χάρη στην αρχιτεκτονική MOE, μπορεί επίσης να συμβάλει στην καλύτερη απόδοση στην επεξεργασία σύνθετων μαθηματικών καθηκόντων σε σύγκριση με άλλα μοντέλα [5] [6].
4. Τα αποσταγμένα μοντέλα: τα αποσταγμένα μοντέλα της DeepSeeek-R1, όπως το Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, έδειξαν εντυπωσιακά αποτελέσματα σε μαθηματικά σημεία αναφοράς όπως το AIME 2024, επιτυγχάνοντας ποσοστό επιτυχίας 72,6% [1]. Αυτό υποδηλώνει ότι ακόμη και οι αποσταγμένες εκδόσεις του Deepseek-R1 διατηρούν ισχυρές μαθηματικές δυνατότητες, οι οποίες θα μπορούσαν να μεταφραστούν καλά σε σύνολα δεδομένων όπως το AIMO2.
Συνοπτικά, ενώ δεν παρέχονται συγκεκριμένες μετρήσεις απόδοσης για το DeepSeeek-R1 στο σύνολο δεδομένων AIMO2, η ισχυρή απόδοση του σε παρόμοια μαθηματικά σημεία αναφοράς και οι βελτιώσεις σε συναφή σύνολα δεδομένων υποδηλώνουν ότι πιθανότατα θα αποδώσει καλά στο AIMO2. Η αρχιτεκτονική και η αποτελεσματικότητά του MOE την τοποθετούν επίσης ως ανταγωνιστικό μοντέλο σε καθήκοντα μαθηματικής συλλογιστικής.
Αναφορές:
[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/