DeepMath-103Kは、テンセントと上海交通大学が2025年に共同で公開した、数学的推論モデルの訓練と評価のための大規模データセットです。関連する論文の結果は「DeepMath-103K: 推論の進歩のための大規模で挑戦的、かつ汚染除去された検証可能な数学データセット”。 このデータセットは、代数、微積分、数論、幾何学、確率、離散数学などの分野を網羅したレベル 5 ～ 9 の数学の問題に焦点を当てており、複雑な推論能力に挑戦することに重点を置いています。このデータセットでは、セマンティック マッチングを通じて一般的なベンチマークの詳細な除染処理も実行し、テスト セットの漏洩を最小限に抑え、公平なモデル評価を促進します。

引用

@article{deepmath、 title={DeepMath-103K: 推論能力向上のための大規模で挑戦的、浄化済み、検証可能な数学データセット}, author={彼、志偉と梁、天と徐、ジアハオと劉、秋志と陳、興宇と王、岳と宋、臨峰と余、典と梁、振文と王、文宣と張、卓生と王、瑞と土、昭鵬とミー、海濤と余、東} 年={2025}、 eprint={2504.11456}、 archivePrefix={arXiv}、 primaryClass={cs.CL}、 url={https://arxiv.org/abs/2504.11456}、 }