Učinkovitost Deepseek-R1 na naboru podatkov AIMO2 ni izrecno podrobna v razpoložljivih informacijah, vendar lahko njene zmogljivosti sklepamo na podlagi njegove zmogljivosti v podobnih matematičnih merilih in izboljšavah, ki jih opazimo v povezanih naborih podatkov.
1. matematična uspešnost: Deepseek-R1 je pokazal močno uspešnost matematičnih nalog, pri čemer je dosegel 79,8-odstotno natančnost na referenčni meri AIME 2024 in 97,3% na MATH-500 [1] [2] [5]. To kaže na to, da je zelo usposobljen za ravnanje s kompleksnimi matematičnimi težavami.
2. Nabor podatkov AIMO2: Medtem ko posebni rezultati na AIMO2 niso navedeni, se omenjajo opazne izboljšave uspešnosti zaradi zaprtih, neobjavljenih nizov podatkov, kot je AIMO2, kar kaže na to, da so modeli Deepseek-R1 izjemno usposobljeni za matematiko [4]. Nabor podatkov AIMO2, ki je matematična konkurenca s težavami, razvrščenimi med stopnjo težavnosti AIME in IMO, verjetno koristi od naprednih zmogljivosti za matematično sklepanje Deepseek-R1.
3. Primerjava z drugimi modeli: Deepseek-R1 se na splošno ujema ali presega zmogljivost modelov, kot je OpenAI O1, v različnih merilih [1] [2]. Vendar posebne primerjave na AIMO2 niso na voljo. Učinkovitost in hitrost modela zaradi svoje arhitekture MO lahko prispevata tudi k boljši uspešnosti pri obdelavi zapletenih matematičnih nalog v primerjavi z drugimi modeli [5] [6].
4. destilirani modeli: Defilirani modeli Deepseek-R1, kot je Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B, so pokazali impresivne rezultate na matematičnih merilih, kot je AIME 2024, in dosegli 72,6% hitrost prehoda [1]. To kaže, da tudi destilirane različice Deepseek-R1 ohranjajo močne matematične zmogljivosti, ki bi lahko dobro prevedle na nabore podatkov, kot je AIMO2.
Če povzamemo, čeprav posebne meritve uspešnosti za Deepseek-R1 na naboru podatkov AIMO2 niso na voljo, njegova močna uspešnost v podobnih matematičnih merilih in izboljšavah povezanih naborov kažejo, da bi verjetno dobro delovala na AIMO2. Njegova arhitektura in učinkovitost MO sta tudi kot konkurenčen model pri nalogah matematičnega sklepanja.
Navedbe:
[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/sl/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/