Wydajność DeepSeek-R1 w zestawie danych AEMO2 nie jest wyraźnie szczegółowo opisana w dostępnych informacjach, ale możemy wywnioskować jego możliwości na podstawie jego wydajności w podobnych matematycznych testach porównawczych i ulepszenia obserwowanych w powiązanych zestawach danych.
1. Wydajność matematyczna: DeepSeek-R1 wykazał dobre wyniki w zadaniach matematycznych, osiągając 79,8% dokładności odniesienia AIME 2024 i 97,3% w Math-500 [1] [2] [5]. Sugeruje to, że jest bardzo biegły w rozwiązywaniu złożonych problemów matematycznych.
2. Zestaw danych AEMO2: Chociaż konkretne wyniki w AEMO2 nie są dostarczane, wspomina się o znaczącej poprawie wydajności w porównaniu z zamkniętymi, niepublikowanymi zestawami danych, takich jak AEMO2, wskazując, że modele DeepSeek-R1 są wyjątkowo biegłe w matematyce [4]. Zestaw danych AEMO2, będący konkurencją matematyczną z problemami sklasyfikowanymi między poziomami trudności AIME i IMO, prawdopodobnie korzysta z zaawansowanych możliwości rozumowania matematycznego DeepSeek-R1.
3. Porównanie z innymi modelami: Deepseek-R1 ogólnie pasuje lub przewyższa wydajność modeli takich jak Openai O1 w różnych testach porównawczych [1] [2]. Jednak szczególne porównania AIMO2 nie są dostępne. Wydajność i szybkość modelu, dzięki jego architekturze MOE, mogą również przyczynić się do lepszej wydajności w przetwarzaniu złożonych zadań matematycznych w porównaniu z innymi modelami [5] [6].
4. Modele destylowane: Modele destylowane DeepSeek-R1, takie jak Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, wykazały imponujące wyniki na matematycznych testach porównawczych, takich jak AIME 2024, osiągając 72,6% wskaźnik przepustki [1]. Sugeruje to, że nawet destylowane wersje DeepSeek-R1 utrzymują silne możliwości matematyczne, które mogą dobrze przełożyć się na zestawy danych, takie jak AIMO2.
Podsumowując, podczas gdy konkretne wskaźniki wydajności dla DeepSeek-R1 w zestawie danych AEMO2 nie są dostarczane, jego dobre wyniki w podobnych matematycznych testach porównawczych i ulepszenia powiązanych zestawów danych sugerują, że prawdopodobnie osiągnęłaby to dobrze na AIMO2. Jego architektura i wydajność MOE stanowią również konkurencyjny model w zadaniach rozumowania matematycznego.
Cytaty:
[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/