Performanța DeepSeek-R1 pe setul de date AIMO2 nu este detaliată în mod explicit în informațiile disponibile, dar putem deduce capacitățile sale pe baza performanței sale în valori de referință matematice similare și îmbunătățirile observate în seturile de date conexe.
1. Performanță matematică: Deepseek-R1 a arătat o performanță puternică în sarcinile matematice, obținând o precizie de 79,8% pe etalonul AIME 2024 și 97,3% la Math-500 [1] [2] [5]. Acest lucru sugerează că este extrem de priceput în gestionarea problemelor matematice complexe.
2. AIMOO2 set de date: Deși nu sunt furnizate rezultate specifice pe AIMO2, se menționează îmbunătățiri notabile ale performanței față de seturi de date închise, nepublicate, precum AIMO2, care indică faptul că modelele Deepseek-R1 sunt excepțional de pricepute în matematică [4]. Setul de date AIMO2, fiind o competiție de matematică cu probleme clasificate între nivelurile de dificultate AIME și IMO, probabil beneficiază de capacitățile avansate de raționament matematic Deepseek-R1.
3. Comparație cu alte modele: Deepseek-R1 se potrivește în general sau depășește performanța modelelor precum OpenAI O1 în diferite repere [1] [2]. Cu toate acestea, nu sunt disponibile comparații specifice pe AIMO2. Eficiența și viteza modelului, datorită arhitecturii sale MOE, ar putea contribui, de asemenea, la o performanță mai bună în procesarea sarcinilor matematice complexe în comparație cu alte modele [5] [6].
4. Modele distilate: Modelele distilate Deepseek-R1, cum ar fi Deepseek-R1-Distill-QWEN-32B, au arătat rezultate impresionante pe reperele matematice precum AIME 2024, obținând o rată de trecere de 72,6% [1]. Acest lucru sugerează că chiar și versiunile distilate ale DeepSeek-R1 mențin capacități matematice puternice, care s-ar putea traduce bine în seturi de date precum AIMO2.
În rezumat, deși nu sunt furnizate valori specifice de performanță pentru DeepSeek-R1 pe setul de date AIMO2, performanța sa puternică în valori de referință matematice similare și îmbunătățirile în seturile de date conexe sugerează că ar putea să funcționeze bine pe AIMO2. Arhitectura și eficiența MOE o poziționează, de asemenea, ca model competitiv în sarcinile de raționament matematic.
Citări:
[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/