AceMath RM Training Data هو مجموعة بيانات أصدرتها NVIDIA في عام 2024 لتدريب نماذج مكافأة النتائج الرياضية (Outcome Reward Modeling)، وورقة البحث المرتبطة بها هي «AceMath: Advancing Frontier Math Reasoning with Post-Training and Reward Modeling»، وتهدف إلى تحسين أداء النماذج الكبيرة في مهام الاستدلال الرياضي.

تحتوي مجموعة البيانات هذه على 356,058 مسألة رياضية فريدة، بإجمالي 2,136,348 عينة، حيث يقابل كل مسألة 6 استجابات مختلفة. تُستخدم البيانات بشكل أساسي لتدريب نماذج المكافأة AceMath-7B وAceMath-72B، من خلال تقييم صحة إجابات النموذج لتحسين قدرات الاستدلال الرياضي. في العديد من المعايير القياسية، أظهرت النماذج المدربة على هذه البيانات أداءً متميزًا في الاستدلال الرياضي، متجاوزةً العديد من النماذج مفتوحة المصدر والنماذج الاحتكارية الرائدة.

تكوين مجموعة البيانات

تحتوي مجموعة البيانات بشكل أساسي على الحقول والبنية التالية:

• qid: معرّف فريد للمسألة.
• message: قائمة محادثات تحتوي على تلميح النظام وسؤال المستخدم والحل التدريجي للمساعد. تحتوي كل رسالة على role (الدور، مثل system, user, assistant) وcontent (المحتوى).
• label: تسمية ثنائية، تشير إلى ما إذا كانت الاستجابة صحيحة/ممتازة (1 تعني صحيحة، 0 تعني خاطئة).

تنسيق البيانات هو قائمة كائنات JSON، ويمكن استخدامها مباشرة للتحميل والتدريب. يمثل كل عينة مسألة رياضية وبيانات مقارنة بين حلول مرشحة متعددة لها.

Citation

@article{acemath2024,
  title={AceMath: Advancing Frontier Math Reasoning with Post-Training and Reward Modeling},
  author={Liu, Zihan and Chen, Yang and Shoeybi, Mohammad and Catanzaro, Bryan and Ping, Wei},
  journal={arXiv preprint},
  year={2024}
}