OpenMathInstruct-1 هو مجموعة بيانات للتوجيه الدقيق في الرياضيات، أطلقها NVIDIA في عام 2024، وتحتوي على 1.8 مليون زوج من المشكلات والحلول. الورقة البحثية ذات الصلة متاحة عبر OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset، وتهدف إلى تعزيز قدرات النماذج في الاستدلال الرياضي وتوليد الكود من خلال البيانات الاصطناعية.

تحتوي هذه المجموعة على مشكلات مستمدة من مجموعات التدريب GSM8K و MATH، حيث تم توليد الحلول باستخدام نموذج Mixtral-8x7B الذي يجمع بين الاستدلال النصي وتنفيذ مفسر كود Python. تنقسم المجموعة إلى مجموعة تدريب ومجموعة تحقق، وتغطي النطاق الكامل لمجموعات التدريب في GSM8K و MATH، وتوفر معلومات تفصيلية عن الحقول مثل الإجابة المتوقعة، والإجابة المتوقعة من النموذج، ومعلومات الأخطاء.

تكوين مجموعة البيانات

تحتوي هذه المجموعة على الحقول التالية:

• question: السؤال الأصلي المستمد من مجموعة تدريب GSM8K أو MATH.
• generated_solution: حل اصطناعي يجمع بين الاستدلال النصي وكتل الكود.
• expected_answer: الإجابة القياسية الصحيحة المقدمة في مجموعة البيانات الأصلية.
• predicted_answer: الإجابة التي استخرجها نموذج Mixtral من الحل المقابل (مستخرجة من \boxed{}).
• error_message: إذا لم يتم استخدام الكود، تكون القيمة <not_executed>؛ وإلا تكون فارغة أو تحتوي على استثناء Python ناتج عن كتلة الكود المقابلة. تشير سلسلة timeout إلى أن وقت تنفيذ كتلة الكود تجاوز 10 ثوانٍ.
• is_correct: ما إذا كانت الإجابة النهائية قد تم تقييمها على أنها صحيحة بواسطة سكربت التقييم.
• dataset: مجموعة البيانات المصدر، إما gsm8k أو math.
• generation_type: بدون حل مرجعي (without_reference_solution) أو حل مرجعي مقنع (masked_reference_solution).

الاستشهاد

@article{toshniwal2024openmath,
  title   = {OpenMathInstruct-1: A 1.8 Million Math Instruction Tuning Dataset},
  author  = {Shubham Toshniwal and Ivan Moshkov and Sean Narenthiran and Daria Gitman and Fei Jia and Igor Gitman},
  year    = {2024},
  journal = {arXiv preprint arXiv: Arxiv-2402.10176}
}