Hiệu suất của DeepSeek-R1 trên bộ dữ liệu AIMO2 không được trình bày rõ ràng trong thông tin có sẵn, nhưng chúng tôi có thể suy ra các khả năng của nó dựa trên hiệu suất của nó trong các điểm chuẩn toán học tương tự và các cải tiến được quan sát trong các bộ dữ liệu liên quan.
1. Hiệu suất toán học: Deepseek-R1 đã cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong các nhiệm vụ toán học, đạt được độ chính xác 79,8% trên điểm chuẩn AIME 2024 và 97,3% trên toán học-500 [1] [2] [5]. Điều này cho thấy rằng nó rất thành thạo trong việc xử lý các vấn đề toán học phức tạp.
2. Bộ dữ liệu AIMO2: Mặc dù không được cung cấp kết quả cụ thể trên AIMO2, nhưng vẫn đề cập đến những cải tiến đáng chú ý về hiệu suất so với các bộ dữ liệu đã đóng, chưa được công bố như AIMO2, cho thấy các mô hình DeepSeek-R1 đặc biệt thành thạo toán học [4]. Bộ dữ liệu AIMO2, là một cuộc thi toán với các vấn đề được phân loại giữa các cấp độ khó AIME và IMO, có khả năng được hưởng lợi từ khả năng lý luận toán học tiên tiến của DeepSeek-R1.
3. So sánh với các mô hình khác: Deepseek-R1 thường khớp hoặc vượt qua hiệu suất của các mô hình như Openai O1 trong các điểm chuẩn khác nhau [1] [2]. Tuy nhiên, so sánh cụ thể trên AIMO2 không có sẵn. Hiệu quả và tốc độ của mô hình, nhờ kiến trúc MOE của nó, cũng có thể góp phần hiệu suất tốt hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ toán học phức tạp so với các mô hình khác [5] [6].
4. Các mô hình chưng cất: Các mô hình chưng cất của Deepseek-R1, chẳng hạn như DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, đã cho thấy kết quả ấn tượng về các điểm chuẩn toán học như AIME 2024, đạt được tỷ lệ vượt qua 72,6% [1]. Điều này cho thấy rằng ngay cả các phiên bản chưng cất của DeepSeek-R1 cũng duy trì các khả năng toán học mạnh mẽ, có thể dịch tốt sang các bộ dữ liệu như AIMO2.
Tóm lại, trong khi các số liệu hiệu suất cụ thể cho DeepSeek-R1 trên bộ dữ liệu AIMO2 không được cung cấp, hiệu suất mạnh mẽ của nó trong các điểm chuẩn toán học và cải tiến tương tự trong các bộ dữ liệu liên quan cho thấy nó có thể sẽ hoạt động tốt trên AIMO2. Kiến trúc MOE và hiệu quả của nó cũng định vị nó như một mô hình cạnh tranh trong các nhiệm vụ lý luận toán học.
Trích dẫn:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[3] https://writesonic.com/blog/deepseek-vs-chatgpt
.
[5] https://writesonic.com/blog/deepseek-r1-review
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/385090
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1
.