Nemotron-Math est un ensemble de données de raisonnement mathématique à grande échelle publié par NVIDIA en 2026, dont les résultats de recherche associés sont présentés dans l'article « Nemotron-Math: Efficient Long-Context Distillation of Mathematical Reasoning from Multi-Mode Supervision », conçu pour fournir des données de haute qualité pour l'entraînement et l'évaluation des capacités de raisonnement mathématique des grands modèles de langage.

Cet ensemble de données contient 3 638 783 échantillons d'entraînement, avec une taille totale sur disque d'environ 144 Go. Les problèmes proviennent de la communauté AoPS et des forums Math StackExchange/MathOverflow, après un filtrage et une validation rigoureux, seules les trajectoires de résolution de haute qualité dont la réponse finale correspond à la référence ont été conservées. L'ensemble de données couvre des solutions de chaîne de pensée (CoT) dans deux modes : avec raisonnement intégré utilisant des outils Python (TIR) et sans utilisation d'outils, adapté à la recherche sur le raisonnement augmenté par outils, le raisonnement purement linguistique et les systèmes de raisonnement multi-trajectoires. Pour les échantillons provenant d'AoPS, la licence internationale Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) est appliquée ; pour les échantillons provenant de StackExchange Math, la licence internationale Creative Commons Attribution — Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 (CC BY-SA 4.0) est appliquée.

Composition de l'ensemble de données

• uuid : identifiant de l'échantillon
• problem : énoncé du problème, provenant d'AoPS, de Math StackExchange et de MathOverflow
• messages : séquence de dialogue multi-tours normalisée, comprenant les rôles system, user, assistant et tool, utilisée pour l'entraînement des LLM
• expected_answer : réponse cible validée
• changed_answer_to_majority : valeur booléenne indiquant si la réponse extraite initialement a été remplacée par le vote majoritaire des réponses générées
• data_source : source du problème, divisée en AoPS ou StackExchange-Math
• license : étiquette de licence pour chaque échantillon, les échantillons AoPS utilisent cc-by-4.0, les échantillons StackExchange utilisent cc-by-sa-4.0
• tool_usage : étiquette du mode de raisonnement, indiquant si l'échantillon utilise le TIR Python
• tools : liste des définitions d'outils, vide pour les échantillons sans outil, contient la spécification de l'outil Python pour les échantillons TIR
• url : hyperlien vers le problème d'origine
• user_url : hyperlien vers le profil de l'auteur d'origine
• user_name : nom d'utilisateur de l'auteur d'origine
• used_in : champ réservé, utilisé pour l'annotation des utilisations en aval