Продуктивність DeepSeek-R1 на наборі даних AIMO2 явно не детально описана у наявній інформації, але ми можемо зробити висновок про її можливості на основі його ефективності в подібних математичних орієнтирах та поліпшеннях, що спостерігаються у суміжних наборах даних.
1. Математичне виконання: DeepSeek-R1 показав сильну ефективність у математичних завданнях, досягнувши 79,8% точності на орієнтирі AIME 2024 та 97,3% на Math-500 [1] [2] [5]. Це говорить про те, що він має високу кваліфікацію у вирішенні складних математичних проблем.
2. Набори даних AIMO2: Хоча конкретні результати щодо AIMO2 не надаються, згадуються помітні покращення продуктивності над закритими, неопублікованими наборами даних, як AIMO2, що свідчить про те, що моделі DeepSeek-R1 є винятково досвідченими в математиці [4]. Набір даних AIMO2, будучи математичною конкуренцією з проблемами, класифікованими між рівнем труднощів AIME та IMO, ймовірно, користь від розширених математичних можливостей DeepSeek-R1.
3. Порівняння з іншими моделями: DeepSeek-R1, як правило, відповідає або перевершує продуктивність таких моделей, як OpenAI O1 у різних орієнтирах [1] [2]. Однак конкретні порівняння на AIMO2 недоступні. Ефективність та швидкість моделі, завдяки своїй архітектурі МО, також може сприяти кращому виконанню в обробці складних математичних завдань порівняно з іншими моделями [5] [6].
4. Дистильовані моделі: Дистильовані моделі DeepSeek-R1, такі як DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, показали вражаючі результати математичних орієнтирів, таких як AIME 2024, досягнення 72,6% пропуску [1]. Це говорить про те, що навіть дистильовані версії DeepSeek-R1 підтримують сильні математичні можливості, які могли б добре перетворитись на набори даних, як AMO2.
Підсумовуючи це, хоча конкретні показники продуктивності для DeepSeek-R1 на наборі даних AIMO2 не надаються, його сильна ефективність у подібних математичних орієнтирах та вдосконаленні у суміжних наборах даних дозволяє припустити, що це, швидше за все, буде добре працювати на AIMO2. Його архітектура та ефективність МО також позиціонують її як конкурентну модель у завданнях математичних міркувань.
Цитати:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepeek-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/