ประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 เปรียบเทียบกับรุ่นอื่น ๆ ในชุดข้อมูล AIMO2 ได้อย่างไร

1. ประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์: Deepseek-R1 ได้แสดงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานทางคณิตศาสตร์ได้รับความแม่นยำ 79.8% สำหรับมาตรฐาน AIME 2024 และ 97.3% สำหรับ MATH-500 [1] [2] [5] สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่ามีความเชี่ยวชาญสูงในการจัดการปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน

2. ชุดข้อมูล AIMO2: ในขณะที่ไม่ได้ให้ผลลัพธ์เฉพาะเกี่ยวกับ AIMO2 แต่ก็มีการกล่าวถึงการปรับปรุงที่โดดเด่นในการปฏิบัติงานผ่านชุดข้อมูลที่ปิดและไม่ได้เผยแพร่เช่น AIMO2 ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเดล Deepseek-R1 มีความเชี่ยวชาญในวิชาคณิตศาสตร์ [4] ชุดข้อมูล AIMO2 ซึ่งเป็นการแข่งขันทางคณิตศาสตร์ที่มีปัญหาแบ่งระหว่าง AIME และระดับความยากของ IMO ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อความสามารถในการใช้เหตุผลเชิงคณิตศาสตร์ขั้นสูงของ Deepseek-R1

3. เปรียบเทียบกับรุ่นอื่น ๆ : DEEPSEEK-R1 โดยทั่วไปตรงกับหรือเกินประสิทธิภาพของโมเดลเช่น OpenAI O1 ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ [1] [2] อย่างไรก็ตามการเปรียบเทียบเฉพาะของ AIMO2 นั้นไม่สามารถใช้ได้ ประสิทธิภาพและความเร็วของโมเดลด้วยสถาปัตยกรรม MOE อาจช่วยให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการประมวลผลงานทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ [5] [6]

4. แบบจำลองกลั่น: แบบจำลองกลั่นของ Deepseek-R1 เช่น Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B ได้แสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจเกี่ยวกับเกณฑ์มาตรฐานทางคณิตศาสตร์เช่น AIME 2024 ซึ่งได้รับอัตราการผ่าน 72.6% [1] สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้แต่ Deepseek-R1 รุ่นกลั่นยังคงรักษาความสามารถทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถแปลได้ดีไปยังชุดข้อมูลเช่น AIMO2

โดยสรุปในขณะที่ไม่มีการวัดประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับ Deepseek-R1 ในชุดข้อมูล AIMO2 แต่ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการวัดเกณฑ์ทางคณิตศาสตร์ที่คล้ายคลึงกันและการปรับปรุงในชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องแนะนำว่าน่าจะทำงานได้ดีใน AIMO2 สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพของ MOE ยังวางตำแหน่งเป็นแบบจำลองการแข่งขันในงานการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์

การอ้างอิง:
[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/