北大AI奥数评测,o1-mini比o1-preview分数还高
Micheli
2024-09-23 00:00:00
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这篇文章讨论了由北京大学和阿里巴巴的Omni-MATH团队开发的Omni-MATH基准测试,用于评估大型语言模型的数学推理能力。
这篇文章讨论了由北京大学和阿里巴巴的Omni-MATH团队开发的Omni-MATH基准测试,用于评估大型语言模型的数学推理能力。这个基准测试包含了4428个竞赛级别的数学问题,涵盖了33个子领域和10个难度级别,这是对AI能力进行全面测试的方法。o1-mini模型超越o1-preview模型,得分高出8%,这一意外结果表明了AI的进步可能与模型大小的预期不符。此外,表现最佳的开源模型Qwen2-MATH-72b超越了GPT-4o,显示出AI数学推理领域的竞争激烈,引起了爱好者和专业人士的兴趣。该基准测试依靠手动验证确保答案可靠性,并提供清晰的难度分类系统,增加了其可信度和实用性。对于那些对AI和数学问题解决交叉领域感兴趣的人来说,这篇内容提供了关于最新发展和AI模型解决复杂数学任务潜力的见解。- 北大AI奥数评测o1-mini比o1-preview分数高
- 传统数学评测基准不够用了
- 北大与阿里联合打造奥林匹克评测基准Omni-MATH
- Omni-MATH收录4428道竞赛级别的问题,涵盖33个子领域,分为10个难度级别
- o1-mini表现最好,比o1-preview高8%
- Qwen2-MATH-72b超过了GPT-4o的表现
- Omni-MATH的特点是人工验证答案的可靠性、清晰合理的难度分类、题目类型广泛
- Omni-MATH的数据来源包括各种比赛的题目和题解,以及Art of Problem Solving网站
- Omni-MATH的数据经过人工筛选和处理,包括转换成Latex格式、重新format回复等
- Omni-MATH的难度分类参考了AoPS网站的题目难度分类
- Omni-MATH的领域分类涵盖了几何、代数、数论、应用数学等多个领域
- Omni-MATH提供了开源的答案验证器Omni-Judge,评测一致率高达95%
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