A DeepSeek-R1 teljesítménye az AIMO2 adatkészleten nem részletezhető kifejezetten a rendelkezésre álló információkban, de a hasonló matematikai referenciaértékek teljesítménye és a kapcsolódó adatkészletekben megfigyelt fejlesztések eredményei alapján következtethetünk annak képességei alapján.
1. matematikai teljesítmény: A DeepSeek-R1 erős teljesítményt mutatott a matematikai feladatokban, elérve a 79,8% -os pontosságot az AIME 2024 referenciaértékén és 97,3% -ot a MATH-500-on [1] [2] [5]. Ez azt sugallja, hogy rendkívül jártas a komplex matematikai problémák kezelésében.
2. AIMO2 adatkészlet: Noha az AIMO2 specifikus eredményeit nem adják meg, megemlítik a teljesítmény figyelemre méltó javulásait a zárt, nem publikált adatkészletekhez képest, mint például az AIMO2, jelezve, hogy a DeepSeek-R1 modellek kivételesen jártas a matematikában [4]. Az AIMO2 adatkészlet, mivel matematikai verseny, amelynek problémái vannak az AIME és az IMO nehézségi szintjei között, valószínűleg előnyei vannak a DeepSeek-R1 fejlett matematikai érvelési képességeinek.
3. Összehasonlítás más modellekkel: A DeepSeek-R1 általában megegyezik vagy meghaladja a modellek, például az Openai O1 teljesítményét, különféle referenciaértékekben [1] [2]. Az AIMO2 specifikus összehasonlításai azonban nem állnak rendelkezésre. A modell hatékonysága és sebessége, a MOE architektúrájának köszönhetően, szintén hozzájárulhat a jobb teljesítményhez a komplex matematikai feladatok feldolgozásában más modellekhez képest [5] [6].
4. Desztillált modellek: A DeepSeek-R1 desztillált modelljei, mint például a DeepSeek-R1-Distill-QWEN-32B, lenyűgöző eredményeket mutattak a matematikai referenciaértékekben, mint például az AIME 2024, és 72,6% -os átadási sebességet érnek el [1]. Ez azt sugallja, hogy még a DeepSeek-R1 desztillált verziói is erős matematikai képességeket tartanak fenn, amelyek jól lefordíthatják az olyan adatkészleteket, mint az AIMO2.
Összefoglalva: Noha az AIMO2 adatkészletben a DeepSeek-R1 specifikus teljesítménymutatók nem rendelkezésre állnak, a hasonló matematikai referenciaértékek és a kapcsolódó adatkészletek fejlesztéseiben erős teljesítménye azt sugallja, hogy valószínűleg jól teljesít az AIMO2-n. Moe architektúrája és hatékonysága szintén versenyképes modellként helyezkedik el a matematikai érvelési feladatokban.
Idézetek:
[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/
