datatab/orca_math_world_problem_200k_serbian

该数据集包含约20万个小学数学文本问题，所有答案均由Azure GPT4-Turbo生成。数据集旨在提高语言模型在解决数学问题方面的能力，为语言模型提供坚实的基础，使其在解决数学问题上表现出色。

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: Orca-Math-Word-Problems-200k
• 创建者: Microsoft
• 语言: 塞尔维亚语 (sr), 英语 (en)
• 许可证: MIT
• 任务类别: 文本分类, 文本生成
• 数据集大小: 447001533 字节
• 下载大小: 176484426 字节
• 训练集大小: 200034 个示例, 447001533 字节
• 特征:
  • question_eng: 字符串
  • answer_eng: 字符串
  • question_translated_srb: 字符串
  • answer_translated_srb: 字符串
• 配置:
  • default: 包含训练数据 (data/train-*)
• 标签: matematika
• 大小类别: 100K<n<1M

数据集内容

• 描述: 包含约20万个小学数学文本问题，所有答案均使用Azure GPT4-Turbo生成。
• 示例结构: python {pitanje: 问题文本, odgovor: 答案文本}

常见词汇和短语

• 常见词汇:
  • broj: 269,444 次
  • Dakle: 227,006 次
  • Sada: 223,335 次
• 常见短语:
  • (Sada, hajde): 58,778 次
  • (ukupan, broj): 55,887 次
  • (obe, strane): 47,436 次

引用信息

@misc{mitra2024orcamath, title={Orca-Math: Unlocking the potential of SLMs in Grade School Math}, author={Arindam Mitra and Hamed Khanpour and Corby Rosset and Ahmed Awadallah}, year={2024}, eprint={2402.14830}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学推理与自然语言处理交叉领域，高质量数学问题数据集对提升语言模型逻辑能力至关重要。该数据集基于微软发布的Orca-Math英文小学数学问题集（microsoft/orca-math-word-problems-200k），通过自动化翻译与后处理流程构建而成。具体而言，使用Azure GPT4-Turbo将原始英文问题及对应答案翻译为塞尔维亚语，形成包含question_eng、answer_eng、question_translated_srb、answer_translated_srb四个字段的双语平行语料。数据集包含约20万条训练样本，每个样本均保留原始英文内容与翻译后的塞尔维亚语版本，确保语义一致性与跨语言可迁移性。

使用方法

该数据集适用于文本生成与文本分类两类任务。在文本生成场景中，研究者可将塞尔维亚语问题作为输入，训练语言模型生成对应的解题步骤与答案，从而提升模型在低资源语言上的数学推理能力。亦可利用英文-塞尔维亚语双语对齐特性，进行跨语言知识迁移或机器翻译质量评估。使用时需注意数据集仅包含训练集，无预设验证或测试划分，建议按需自行分割（如8:1:1比例）。加载可通过HuggingFace datasets库直接调用datatab/orca_math_world_problem_200k_serbian，指定split='train'即可获取全部样本。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与教育人工智能的交叉领域，数学推理能力被视为评估语言模型认知水平的关键标尺。由微软研究院Arindam Mitra、Hamed Khanpour等学者于2024年创建的Orca-Math系列数据集，聚焦于小学阶段数学文字问题的求解能力。该数据集包含约20万道英文数学题及其GPT-4 Turbo生成的解答，旨在为小型语言模型提供高质量的训练基础，推动其在数学推理任务上的性能突破。其核心研究问题在于探索如何通过合成数据与教师模型蒸馏技术，使参数量较小的模型也能在标准化数学测试中展现卓越表现。该工作发表于arXiv，为后续低资源语言模型在数学领域的应用奠定了重要基石。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战之一在于数学文字问题的语义多样性与逻辑复杂性。模型需理解自然语言表述中的数量关系、运算顺序及隐含条件，这对语言模型的符号推理能力提出严苛要求。此外，构建过程中面临两大难题：一是确保GPT-4 Turbo生成解答的准确性与一致性，避免因模型幻觉引入错误推理步骤；二是跨语言迁移的挑战，例如将英文题目翻译为塞尔维亚语时，需保持数学语义的完整性与本地化表达的自然性。数据规模的扩大也加剧了质量控制难度，如何在200k量级下维持答案的严谨性与多样性，仍是实际应用中的关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与数学推理的交叉领域中，datatab/orca_math_world_problem_200k_serbian数据集为评估和提升语言模型的小学数学问题求解能力提供了标准化的测试基准。该数据集包含约20万道小学文字应用题，每道题目均配有由Azure GPT4-Turbo生成的标准解答，其双语版本（英文与塞尔维亚文）更拓展了跨语言数学推理研究的可能性。研究者常利用该数据集对小型语言模型进行微调，以验证其在有限参数规模下能否通过高质量训练数据达到与大型模型相媲美的数学解题表现。

解决学术问题

该数据集的构建旨在回应一个核心学术难题：如何在不依赖海量参数或外部计算工具的前提下，使小型语言模型在数学推理任务中展现卓越性能。传统观念认为数学推理需要庞大的模型容量或专门的符号引擎，但Orca-Math系列工作通过此数据集证明，经由精心设计的200k规模高质量问答对训练，小型模型即可在小学数学问题上取得显著突破。这一发现挑战了‘规模至上’的范式，为资源受限场景下的模型优化提供了全新理论依据，并推动了关于数据质量与模型能力之间非线性关系的研究。

实际应用

在实际产业应用中，该数据集的核心价值在于赋能教育科技领域的智能辅导系统。基于此数据训练的模型可被嵌入在线学习平台，为学生提供即时、分步的数学解题指导，有效缓解优质师资短缺的问题。此外，其塞尔维亚文版本支持非英语母语地区的教育本地化部署，使模型能够理解并解答当地课程体系中的数学问题。金融机构亦可借鉴其推理范式，开发用于自动化处理包含复杂数值计算的业务查询系统，从而提升客服效率与准确性。

数据集最近研究

最新研究方向

在基础教育数学推理领域，基于大规模语言模型的数学问题求解能力正成为研究热点。该数据集源自微软Orca-Math项目，包含了约20万道小学水平的数学文字题及其由GPT-4 Turbo生成的解答，并提供了塞尔维亚语的翻译版本，为多语言数学推理研究提供了宝贵资源。当前前沿方向聚焦于利用此类高质量合成数据提升小型语言模型（SLM）的数学推理能力，探索在资源受限环境下实现与大型模型相媲美的性能。该数据集的出现推动了数学推理从依赖海量参数向数据效率与模型轻量化的范式转变，对教育科技领域的智能化应用具有深远影响。