Ytelsen til DeepSeek-R1 på AIMO2-datasettet er ikke eksplisitt detaljert i tilgjengelig informasjon, men vi kan utlede dens evner basert på ytelsen i lignende matematiske benchmarks og forbedringene som er observert i relaterte datasett.
1. Matematisk ytelse: DeepSeek-R1 har vist sterk ytelse i matematiske oppgaver, og oppnådd en 79,8% nøyaktighet på AIME 2024 målestokken og 97,3% på Math-500 [1] [2] [5]. Dette antyder at det er svært dyktig i å håndtere komplekse matematiske problemer.
2. AIMO2-datasett: Mens spesifikke resultater på AIMO2 ikke er gitt, er det omtale av bemerkelsesverdige forbedringer i ytelsen over lukkede, upubliserte datasett som AIMO2, noe som indikerer at DeepSeek-R1-modeller er usedvanlig dyktige i matematikk [4]. AIMO2-datasettet, som er en matematikkonkurranse med problemer som er kategorisert mellom AIME- og IMO-vanskelighetsnivå, drar sannsynligvis fordel av DeepSeek-R1s avanserte matematiske resonnementsevner.
3. Sammenligning med andre modeller: DeepSeek-R1 samsvarer generelt med eller overgår ytelsen til modeller som Openai O1 i forskjellige målestokker [1] [2]. Spesifikke sammenligninger på AIMO2 er imidlertid ikke tilgjengelige. Modellens effektivitet og hastighet, takket være MOE -arkitekturen, kan også bidra til bedre ytelse i prosessering av komplekse matematiske oppgaver sammenlignet med andre modeller [5] [6].
4. Destillerte modeller: DeepSeek-R1s destillerte modeller, for eksempel DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, har vist imponerende resultater på matematiske benchmarks som AIME 2024, og oppnådd en 72,6% passeringsrate [1]. Dette antyder at selv de destillerte versjonene av DeepSeek-R1 opprettholder sterke matematiske evner, som kan oversette godt til datasett som AIMO2.
Oppsummert, mens spesifikke ytelsesmålinger for DeepSeek-R1 på AIMO2-datasettet ikke er gitt, antyder dens sterke ytelse i lignende matematiske benchmarks og forbedringer i relaterte datasett at det sannsynligvis vil fungere bra på AIMO2. Dens MOE -arkitektur og effektivitet posisjonerer den også som en konkurransedyktig modell i matematiske resonnementoppgaver.
Sitasjoner:
[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/no/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/