論文の概要: Token-Hungry, Yet Precise: DeepSeek R1 Highlights the Need for Multi-Step Reasoning Over Speed in MATH

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18576v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 18:45:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:14:25.708817
• Title: Token-Hungry, Yet Precise: DeepSeek R1 Highlights the Need for Multi-Step Reasoning Over Speed in MATH
• Title（参考訳）: Token-Hungry, but precise:DeepSeek R1は、MATHにおけるマルチステップ推論の必要性を強調
• Authors: Evgenii Evstafev,
• Abstract要約: 本研究では,30の難解な数学的問題に対して,DeepSeek R1言語モデルの性能について検討する。 DeepSeek R1はこれらの複雑な問題に対して優れた精度を達成するが、他のモデルよりもはるかに多くのトークンを生成する。 この結果は,大規模言語モデルを用いた数学的問題解決における精度と効率のトレードオフを浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study investigates the performance of the DeepSeek R1 language model on 30 challenging mathematical problems derived from the MATH dataset, problems that previously proved unsolvable by other models under time constraints. Unlike prior work, this research removes time limitations to explore whether DeepSeek R1's architecture, known for its reliance on token-based reasoning, can achieve accurate solutions through a multi-step process. The study compares DeepSeek R1 with four other models (gemini-1.5-flash-8b, gpt-4o-mini-2024-07-18, llama3.1:8b, and mistral-8b-latest) across 11 temperature settings. Results demonstrate that DeepSeek R1 achieves superior accuracy on these complex problems but generates significantly more tokens than other models, confirming its token-intensive approach. The findings highlight a trade-off between accuracy and efficiency in mathematical problem-solving with large language models: while DeepSeek R1 excels in accuracy, its reliance on extensive token generation may not be optimal for applications requiring rapid responses. The study underscores the importance of considering task-specific requirements when selecting an LLM and emphasizes the role of temperature settings in optimizing performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,MATHデータセットから導出される30の難解な数学的問題に対するDeepSeek R1言語モデルの性能について検討する。 従来の研究とは違って、トークンベースの推論に依存することで知られているDeepSeek R1のアーキテクチャが、マルチステッププロセスを通じて正確なソリューションを実現できるかどうかを調査する時間制限を取り除く。 この研究では、DeepSeek R1と他の4つのモデル(gemini-1.5-flash-8b、gpt-4o-mini-2024-07-18、llama3.1:8b、mistral-8b-latest)を11温度設定で比較した。 その結果、DeepSeek R1は他のモデルよりもはるかに多くのトークンを生成し、トークン集約的なアプローチを確認した。 DeepSeek R1は精度が優れているが、広範囲なトークン生成への依存は、迅速な応答を必要とするアプリケーションには最適ではないかもしれない。 本研究は, LLMを選択する際のタスク固有の要件を検討することの重要性を強調し, 性能最適化における温度設定の役割を強調した。

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