Big-Math ist ein umfangreicher, hochwertiger Mathematik-Datensatz, der für Anwendungen des bestärkenden Lernens (RL) in Sprachmodellen entwickelt wurde. Der Datensatz wurde 2025 von Forschern der Stanford University und SynthLabs veröffentlicht.Big-Math: Ein umfangreicher, hochwertiger Mathematik-Datensatz für bestärkendes Lernen in Sprachmodellen".

Datensatzmerkmale

Big-Math enthält über 250.000 hochwertige Matheaufgaben, jede mit einer überprüfbaren Antwort. Die Fragen im Datensatz erfüllen drei Hauptkriterien:

• Die einzige überprüfbare Lösung: Jede Frage hat nur eine richtige Antwort.
• Geschlossene Lösung: Fragen haben klare Lösungen. Zu jeder Frage gibt es eine überprüfbare Antwort.
• Offene Fragen: Die Problemstellung ist offen und lässt mehrere Lösungen zu.

  

Zitat

@misc{albalak2025bigmathlargescalehighqualitymath, title={Big-Math: Ein umfangreicher, qualitativ hochwertiger Mathematik-Datensatz für Reinforcement Learning in Sprachmodellen}, Autor={Alon Albalak und Duy Phung und Nathan Lile und Rafael Rafailov und Kanishk Gandhi und Louis Castricato und Anikait Singh und Chase Blagden und Violet Xiang und Dakota Mahan und Nick Haber}, Jahr={2025}, eprint={2502.17387}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG}, url={https://arxiv.org/abs/2502.17387}, }