Locutusque/arc-cot

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# Augmented ARC-Challenge Dataset with Chain-of-Thought Reasoning

## Dataset Description

This dataset was created by augmenting the train subset of the [AI2 Reasoning Challenge (ARC) dataset](https://allenai.org/data/arc) with chain-of-thought reasoning generated by Google's Gemini Pro language model. The goal is to provide additional context and intermediate reasoning steps to help models better solve the challenging multiple-choice science questions in ARC.

## Dataset Structure

The dataset contains 1068 training examples, with the following features:

- `question` (string): The natural language science question.
- `answer` (string): The correct answer to the question.
## Dataset Creation

The chain-of-thought reasoning for each question-answer pair was generated using Google's Gemini Pro model. The model was given each question and the correct answer, and prompted to provide a detailed chain of reasoning for why that answer is correct. The generated chains of thought aim to break down the reasoning process into clear steps, providing additional context and explanations.

The train split of the ARC-Challenge dataset was used as the base, which contains 1068 multiple-choice science questions covering topics like physics, chemistry, biology, and earth science. The questions are generally at a 3rd-9th grade level.
## Intended Use

This dataset is intended to be used as a resource to train question answering models on reasoning about science questions. By providing the intermediate reasoning steps, the hope is that models can learn to reason more effectively and transparently about complex questions.

Potential use cases include:

- Benchmarking question answering models on science reasoning
- Analyzing the types of reasoning required for science QA
- Improving model interpretability by generating reasoning traces
- Studying few-shot learning with in-context chain-of-thought examples

## Limitations and Ethical Considerations

The chains of thought are generated by an AI system and may not always be entirely accurate or complete. They should be viewed as a supplemental learning resource rather than guaranteed perfect reasoning.

Additionally, the underlying ARC-Challenge questions may contain some social biases, as they are drawn from real-world science exams. Users should be aware of potential biases when training on this data.
## Dataset Specs

- Number of examples: 1,068
- Dataset size: 472 KB
- Format: parquet

数据集信息：
特征：
- 名称：question（问题），数据类型：字符串
- 名称：answer（答案），数据类型：字符串
划分：
- 名称：训练集（train），字节数：892187.4506283662，样本数：1068
下载大小：473080
数据集总大小：892187.4506283662
配置：
- 配置名称：默认（default），数据文件：
- 划分：训练集，路径：data/train-*
许可证：cc-by-sa-4.0
任务类别：
- 问答（question-answering）
语言：
- 英语（en）
标签：
- 科学（science）
规模类别：
- n<1K

# 带有思维链（Chain-of-Thought）推理的增强型ARC-Challenge数据集

## 数据集描述

本数据集通过为[AI2推理挑战赛（AI2 Reasoning Challenge, ARC）数据集](https://allenai.org/data/arc)的训练子集添加由谷歌Gemini Pro大语言模型（Large Language Model）生成的思维链推理内容构建而成。其目标是提供额外的上下文与中间推理步骤，帮助模型更好地解决ARC中具有挑战性的多项选择科学类问题。

## 数据集结构

本数据集包含1068条训练样本，具备如下特征：
- `question`（问题，string）：自然语言形式的科学问题
- `answer`（答案，string）：该问题的正确答案

## 数据集创建

每条问答对的思维链推理内容均由谷歌的Gemini Pro模型生成。向模型输入对应问题与正确答案，并提示其详细阐述为何该答案正确的推理逻辑。生成的思维链旨在将推理过程拆解为清晰的步骤，提供额外的上下文与解释说明。

本数据集以ARC-Challenge数据集的训练子集为基础，该子集包含1068项多项选择科学问题，涵盖物理、化学、生物与地球科学等领域，题目难度大致对应3至9年级水平。

## 预期用途

本数据集旨在作为训练问答模型以解决科学问题推理任务的资源。通过提供中间推理步骤，期望模型能够更高效且可解释地学习解决复杂问题的推理能力。

潜在应用场景包括：
- 在科学推理任务中对问答模型进行基准测试
- 分析科学问答任务所需的推理类型
- 通过生成推理轨迹提升模型的可解释性
- 结合上下文思维链示例研究少样本（Few-shot）学习

## 局限性与伦理考量

思维链内容由人工智能系统生成，未必始终完全准确或完备，应将其视为补充性学习资源，而非绝对正确的推理参考。

此外，底层ARC-Challenge数据集的问题可能存在一定社会偏见，因其源自真实的科学考试。使用者在基于该数据进行模型训练时，需注意潜在的偏见问题。

## 数据集规格

- 样本数量：1068条
- 数据集大小：472 KB
- 格式：parquet

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Augmented ARC-Challenge Dataset with Chain-of-Thought Reasoning

数据集描述

本数据集通过对AI2 Reasoning Challenge (ARC) dataset的训练子集进行增强，利用Google的Gemini Pro语言模型生成了链式思维推理。旨在为ARC中的挑战性多选科学问题提供额外的上下文和中间推理步骤，以帮助模型更好地解答这些问题。

数据集结构

• 特征:
  • question (字符串): 自然语言科学问题。
  • answer (字符串): 问题的正确答案。

数据集创建

使用Google的Gemini Pro模型为每个问题-答案对生成链式思维推理。模型被给予每个问题和正确答案，并被提示提供详细的推理链，解释为什么该答案是正确的。生成的推理链旨在将推理过程分解为清晰的步骤，提供额外的上下文和解释。

数据集用途

本数据集旨在作为训练问答模型对科学问题进行推理的资源。通过提供中间推理步骤，希望模型能够更有效地和透明地推理复杂问题。

数据集限制和伦理考虑

• 生成的推理链由AI系统生成，可能不完全准确或完整。
• 基础的ARC-Challenge问题可能包含一些社会偏见，因为它们来自现实世界的科学考试。

数据集规格

• 示例数量: 1,068
• 数据集大小: 472 KB
• 格式: parquet

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在科学教育领域，高质量的推理数据对于提升模型逻辑能力至关重要。本数据集以AI2推理挑战（ARC）的训练子集为基础，通过谷歌Gemini Pro模型为每个科学问题生成链式思维推理。具体而言，模型接收原始问题及其正确答案，并输出详细的推理步骤，从而将复杂的科学问题分解为清晰的逻辑序列，覆盖物理、化学、生物学及地球科学等多个学科，问题难度对应3至9年级水平。

特点

该数据集的核心特点在于其融合了链式思维推理机制，为每个科学问题提供了逐步解释的答案路径。数据集包含1068个训练样本，每个样本由自然语言问题与正确答案构成，推理内容旨在增强模型对科学概念的理解与逻辑推导能力。此外，数据规模紧凑，仅472KB，便于高效加载与处理，适用于资源受限的研究环境，同时其多学科覆盖性为跨领域推理研究提供了丰富素材。

使用方法

在应用层面，本数据集主要用于训练和评估问答模型在科学推理任务上的性能。研究人员可将其作为基准数据，分析模型在处理复杂科学问题时的推理透明度与准确性。具体操作中，用户可通过HuggingFace平台直接加载数据，利用链式思维示例进行少样本学习或模型可解释性研究，但需注意推理内容由AI生成，可能存在不完整性，建议结合其他验证方法以确保结果可靠性。

背景与挑战

背景概述

在人工智能推理领域，科学问答任务长期面临模型缺乏透明推理路径的瓶颈。Locutusque/arc-cot数据集应运而生，由研究团队基于艾伦人工智能研究所发布的AI2推理挑战数据集，于近年通过谷歌Gemini Pro大语言模型增强构建而成。该数据集聚焦于多选科学问题的链式思维推理，覆盖物理、化学、生物及地球科学等学科，旨在为模型提供从问题到答案的中间推理步骤，推动可解释人工智能在科学教育评估领域的发展。其构建不仅延续了ARC数据集在衡量机器科学认知能力方面的学术价值，更通过引入思维链标注，为复杂推理任务的模型训练提供了关键数据支撑。

当前挑战

该数据集核心挑战首先体现在其解决的领域问题——科学问答的深度推理。ARC原始问题涉及跨学科知识融合与多步骤逻辑推导，要求模型突破表层模式匹配，实现基于科学原理的因果推断。其次，在构建过程中，依赖大语言模型自动生成思维链面临质量可控性难题：生成的推理步骤可能存在逻辑谬误或信息缺失，难以保证与标准科学解释的一致性。同时，数据规模受限与学科分布均衡性亦构成潜在约束，可能影响模型泛化能力。此外，源数据隐含的社会偏见与学科表述差异，进一步增加了构建高质量、无偏推理数据集的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在科学问答领域，Locutusque/arc-cot数据集以其融合链式思维推理的特性，为模型训练提供了经典范例。该数据集通过增强AI2推理挑战（ARC）中的科学问题，为每个问题答案对附加了由Gemini Pro模型生成的详细推理步骤，使得模型能够学习如何逐步解析涉及物理、化学、生物学等多学科知识的复杂问题。这种设计尤其适用于评估和提升模型在多层次科学推理任务中的表现，为研究者提供了一个结构化的基准平台。

实际应用

在实际应用中，Locutusque/arc-cot数据集可广泛应用于智能教育系统和自动化科学评估工具。例如，在在线学习平台中，它能够辅助构建自适应问答系统，为学生提供带有详细解释的科学问题解答，增强学习效果。同时，该数据集也可用于开发专业领域的知识问答助手，帮助研究人员快速获取科学问题的推理支持，提升工作效率和知识传播的准确性。

衍生相关工作

基于Locutusque/arc-cot数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在链式思维推理的扩展与应用。例如，研究者利用该数据集训练模型生成更精细的科学解释，推动了可解释性问答系统的发展。此外，该数据集还启发了对少样本学习场景的探索，通过结合上下文推理示例，提升了模型在有限数据下的科学问题解决能力，为后续科学人工智能研究奠定了重要基础。