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Ensemble De Données Mathématiques d'apprentissage Par Renforcement Big-Math

Date

il y a 8 mois

Taille

27.41 MB

URL de publication

github.com

URL de l'article

arxiv.org

* Cet ensemble de données prend en charge l'utilisation en ligne.Cliquez ici pour sauter.

Big-Math est un ensemble de données mathématiques à grande échelle et de haute qualité conçu pour les applications de l'apprentissage par renforcement (RL) dans les modèles linguistiques. L'ensemble de données a été publié par des chercheurs de l'Université de Stanford et de SynthLabs en 2025.Big-Math : un ensemble de données mathématiques à grande échelle et de haute qualité pour l'apprentissage par renforcement dans les modèles linguistiques".

Caractéristiques du jeu de données

Big-Math contient plus de 250 000 problèmes mathématiques de haute qualité, chacun avec une réponse vérifiable. Les questions de l'ensemble de données répondent à 3 critères clés :

  • La seule solution vérifiable:Chaque question n'a qu'une seule réponse correcte.
  • Solution sous forme fermée:Les questions ont des solutions claires. Chaque question est accompagnée d’une réponse vérifiable.
  • Questions ouvertes:L'énoncé du problème est ouvert, permettant plusieurs solutions.
Répartition des taux de solution par domaine calculée à l'aide de Llama-3.1-8B
Big-Math-RL-Verified.torrent
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  • Big-Math-RL-Verified/
    • README.md
      1.58 KB
    • README.txt
      3.17 KB
      • data/
        • bigmath.zip
          27.41 MB

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