AIMO2 데이터 세트에서 DeepSeek-R1의 성능은 사용 가능한 정보에 명시 적으로 상세하지 않지만 유사한 수학적 벤치 마크에서의 성능과 관련 데이터 세트에서 관찰 된 개선 사항을 기반으로 기능을 추론 할 수 있습니다.
1. 수학적 성능 : DeepSeek-R1은 수학적 작업에서 강력한 성능을 보여 주어 AIME 2024 벤치 마크에서 79.8% 정확도를 달성하고 Math-500에서 97.3%를 달성했습니다 [1] [2] [5]. 이것은 복잡한 수학적 문제를 처리하는 데 능숙하다는 것을 시사합니다.
2. AIMO2 데이터 세트 : AIMO2에 대한 특정 결과는 제공되지 않지만 AIMO2와 같은 폐쇄 된 미공개 데이터 세트보다 성능이 눈에 띄는 개선에 대한 언급이 있으며, 이는 DeepSeek-R1 모델이 수학에 매우 능숙하다는 것을 나타냅니다 [4]. AIMO2 데이터 세트는 AIME와 IMO 난이도 사이에 분류 된 문제로 수학 경쟁으로 DeepSeek-R1의 고급 수학적 추론 기능의 이점이있을 수 있습니다.
3. 다른 모델과의 비교 : DeepSeek-R1은 일반적으로 다양한 벤치 마크에서 Openai O1과 같은 모델의 성능과 일치하거나 능가합니다 [1] [2]. 그러나 AIMO2에 대한 구체적인 비교는 이용할 수 없습니다. MOE 아키텍처 덕분에 모델의 효율성과 속도는 다른 모델에 비해 복잡한 수학적 작업을 처리하는 데 더 나은 성능에 기여할 수 있습니다 [5] [6].
4. 증류 모델 : DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B와 같은 DeepSeek-R1의 증류 모델은 AIME 2024와 같은 수학적 벤치 마크에서 인상적인 결과를 보여 주어 72.6%의 합격률을 달성했습니다 [1]. 이는 증류 된 버전의 DeepSeek-R1조차도 강력한 수학적 기능을 유지하여 AIMO2와 같은 데이터 세트로 잘 변환 할 수 있음을 시사합니다.
요약하면, AIMO2 데이터 세트에서 DeepSeek-R1에 대한 특정 성능 메트릭은 제공되지 않지만 유사한 수학적 벤치 마크에서 강력한 성능과 관련 데이터 세트의 개선은 AIMO2에서 잘 수행 될 가능성이 높습니다. MOE 아키텍처와 효율성은 또한 수학적 추론 작업에서 경쟁 모델로 배치합니다.
인용 :
[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_how_good_it_is_is_coped/