Nemotron-Math は、NVIDIA が 2026 年に公開した大規模な数学推論データセットであり、関連する論文成果は「Nemotron-Math: Efficient Long-Context Distillation of Mathematical Reasoning from Multi-Mode Supervision」です。大規模言語モデルの数学推論能力を訓練・評価するための高品質なデータを提供することを目的としています。

このデータセットには、3,638,783 件のトレーニングサンプルが含まれており、総ディスク容量は約 144 GB です。 データ内の問題は AoPS コミュニティおよび Math StackExchange/MathOverflow フォーラムに由来し、厳格なフィルタリングと検証を経て、最終回答が参照と一致する高品質な解法軌跡のみが保持されています。 このデータセットは、Python ツール統合推論（TIR）を使用するモードとツールを使用しないモードの両方における思考連鎖（CoT）ソリューションをカバーしており、ツール強化推論、純粋な言語推論、およびマルチトラジェクトリ推論システムの研究に適しています。 AoPS 由来のサンプルには、クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際ライセンス（CC BY 4.0）が適用され、StackExchange Math 由来のサンプルには、クリエイティブ・コモンズ表示—継承 4.0 国際ライセンス（CC BY-SA 4.0）が適用されます。

データセットの構成

• uuid: サンプルの識別子
• problem: 問題文。AoPS、Math StackExchange、MathOverflow に由来します
• messages: system、user、assistant、tool の各ロールを含む標準化されたマルチターン対話シーケンス。LLM トレーニング用です
• expected_answer: 検証済みの目標回答
• changed_answer_to_majority: ブール値。抽出された元の回答が、生成された回答の多数決によって置き換えられたかどうかを示します
• data_source: 問題の出典。AoPS または StackExchange-Math に分類されます
• license: 各サンプルのライセンスタグ。AoPS サンプルは cc-by-4.0、StackExchange サンプルは cc-by-sa-4.0 を使用します
• tool_usage: 推論モードのタグ。サンプルが Python TIR を使用するかどうかを示します
• tools: ツール定義のリスト。ツールを使用しないサンプルでは空、TIR サンプルには Python ツールの仕様が含まれます
• url: 元の問題のハイパーリンク
• user_url: 元の投稿者のプロフィールへのハイパーリンク
• user_name: 元の投稿者のユーザー名
• used_in: 予約フィールド。ダウンストリームでの使用状況の注記に使用されます