HyperAI超神经

Big-Math 强化学习数学数据集

日期

2 个月前

大小

27.41 MB

发布地址

github.com

* 该数据集支持在线使用,点击此处跳转

Big-Math 是一个大规模、高质量的数学数据集,专为强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 在语言模型中的应用而设计。该数据集由斯坦福大学和 SynthLabs 的研究人员于 2025 年发布,相关论文成果为「Big-Math: A Large-Scale, High-Quality Math Dataset for Reinforcement Learning in Language Models」。

数据集特点

Big-Math 包含超过 250k 个高质量数学问题,每个问题都配有可验证的答案。数据集中的问题满足 3 个关键标准:

  • 唯一可验证的解决方案:每个问题都有唯一的正确答案。
  • 封闭形式的解:问题有明确的解法每个问题都配有可验证的答案。
  • 开放式问题:问题表述开放,允许多种解题方法。
使用 Llama-3.1-8B 计算的按域划分的求解率分布
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