O desempenho do DeepSeek-R1 no conjunto de dados da AIMO2 não é explicitamente detalhado nas informações disponíveis, mas podemos inferir seus recursos com base em seu desempenho em benchmarks matemáticos semelhantes e nas melhorias observadas em conjuntos de dados relacionados.
1. Desempenho matemático: Deepseek-R1 mostrou um forte desempenho em tarefas matemáticas, alcançando uma precisão de 79,8% na referência Aime 2024 e 97,3% em Math-500 [1] [2] [5]. Isso sugere que é altamente proficiente para lidar com problemas matemáticos complexos.
2. DATASET ATIMO2: Embora resultados específicos no Auto2 não sejam fornecidos, há menção a melhorias notáveis no desempenho em relação a conjuntos de dados fechados e não publicados como o Auto2, indicando que os modelos Deepseek-R1 são excepcionalmente proficientes em matemática [4]. O conjunto de dados da AIMO2, sendo uma competição de matemática com problemas categorizados entre os níveis de dificuldade da AIM e IMO, provavelmente se beneficia dos recursos avançados de raciocínio matemático da DeepSeek-R1.
3. Comparação com outros modelos: Deepseek-R1 geralmente corresponde ou supera o desempenho de modelos como o OpenAI O1 em vários benchmarks [1] [2]. No entanto, comparações específicas no Aimo2 não estão disponíveis. A eficiência e a velocidade do modelo, graças à sua arquitetura MOE, também podem contribuir para um melhor desempenho no processamento de tarefas matemáticas complexas em comparação com outros modelos [5] [6].
4. Modelos destilados: Os modelos destilados da Deepseek-R1, como Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, mostraram resultados impressionantes em benchmarks matemáticos como o Aime 2024, alcançando uma taxa de aprovação de 72,6% [1]. Isso sugere que mesmo as versões destiladas do DeepSeek-R1 mantêm fortes recursos matemáticos, o que poderia traduzir bem para conjuntos de dados como o Aimo2.
Em resumo, embora as métricas de desempenho específicas para o Deepseek-R1 no conjunto de dados da AIMO2 não sejam fornecidas, seu forte desempenho em benchmarks matemáticos semelhantes e melhorias nos conjuntos de dados relacionados sugerem que provavelmente teria um bom desempenho no Auto2. Sua arquitetura e eficiência MOE também a posicionam como um modelo competitivo em tarefas de raciocínio matemático.
Citações:
[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/