GSM8k

GSM8k是一个小学数学问题数据集，包含了简短的文本描述数学问题。本研究中，作者基于GSM8k构建了Hard GSM8K数据集，该数据集包含了更难的问题，问题陈述涉及4个或更多的前提条件。作者还提供了基于Hard GSM8K的几种变换版本，用于创建分布外(out-of-distribution, OOD)的变体。这些数据集旨在帮助模型在不依赖大量数据或优越训练的情况下，通过引入话语结构信息来提高推理能力。GSM8K is a primary school mathematics problem dataset containing short textual descriptions of mathematical problems. In this study, the authors constructed the Hard GSM8K dataset based on GSM8K, which features more challenging problems with problem statements involving 4 or more premises. The authors also provided several transformed versions based on Hard GSM8K for creating out-of-distribution (OOD) variants. These datasets are designed to help models enhance their reasoning capabilities by incorporating discourse structure information, without relying on large-scale datasets or sophisticated training.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GSM8k数据集的构建主要针对小学数学问题，通过收集和整理一系列简短的文本问题来构成。研究者们首先选取了Hard GSM8k数据集，该数据集包含了涉及4个或更多前提的问题，这些问题能够更系统地评估LLMs是否真正进行推理，还是仅仅依赖于记忆中的模式。为了进一步检验模型的推理能力，研究者们还提供了Hard GSM8k数据集的变体，这些变体通过改变问题的语境、数值和词汇，使得问题超出了模型的预训练数据分布。此外，研究者们还引入了一种新的信息源，即话语结构，来帮助模型进行更好的推理。通过对10个复杂的例子进行人工标注，并利用Llama 3.1 70B模型生成整个数据集的标注，研究者们构建了话语结构信息，并将其作为辅助模型进行推理的依据。

特点

GSM8k数据集的特点在于它能够有效地检验大型语言模型（LLMs）的推理能力。该数据集包含的数学问题具有明确的逻辑结构，需要模型理解并处理文本中的语义关系和结构依赖。此外，GSM8k数据集的变体通过改变问题的语境、数值和词汇，使得问题超出了模型的预训练数据分布，从而能够更准确地评估模型的推理能力。此外，引入话语结构信息能够显著提高LLMs在解决GSM8k数据集问题上的表现，尤其是对于推理能力较弱的模型，如Llama2 13b，其性能提高了160%。

使用方法

使用GSM8k数据集的方法主要涉及以下几个方面：首先，研究者们对LLMs在Hard GSM8k数据集上的推理能力进行了评估，并比较了有无话语结构信息的情况下模型的性能。其次，研究者们通过改变问题的语境、数值和词汇，创建了Hard GSM8k数据集的变体，以进一步检验模型的推理能力。此外，研究者们还引入了话语结构信息，并将其作为辅助模型进行推理的依据。通过对比有无话语结构信息的情况下模型的性能，研究者们发现话语结构信息能够显著提高LLMs在解决GSM8k数据集问题上的表现，尤其是在推理能力较弱的模型上。最后，研究者们还探讨了LLMs在解决GSM8k数据集变体问题上的性能，并发现话语结构信息能够显著提高模型的鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

GSM8k数据集是一个包含小学数学问题的短文本数据集。该数据集由Cobbe等人于2021年创建，旨在评估大型语言模型（LLMs）在数学推理任务上的能力。GSM8k数据集的问题设计旨在测试模型对数学概念的理解和推理能力，这些问题通常涉及基本的算术和逻辑推理。该数据集的创建对于自然语言处理领域具有重要意义，因为它为评估和比较LLMs在数学推理方面的性能提供了一个标准基准。GSM8k数据集的研究背景还包括对当前LLMs在数据集上的表现的分析，发现当前LLMs在数据集上的进步可能并非由更好的推理能力驱动，而是由于更广泛的预训练数据分布。此外，研究还发现，LLMs的推理能力并不稳健，当实体或数值发生变化时，模型的推理能力会下降。这些发现引发了对于LLMs是否真正进行推理，还是主要依赖于记忆和模式识别的质疑。因此，GSM8k数据集的研究背景还包括了对LLMs如何处理逻辑结构和语言变异的深入探究。

当前挑战

GSM8k数据集相关的挑战主要包括以下几个方面：1）所解决的领域问题：GSM8k数据集旨在解决LLMs在数学推理任务上的表现问题。然而，研究发现，当前LLMs在数据集上的进步可能并非由更好的推理能力驱动，而是由于更广泛的预训练数据分布。这表明，LLMs在解决数学推理问题时可能更多地依赖于记忆和模式识别，而不是真正的推理能力。2）构建过程中所遇到的挑战：为了评估LLMs在数学推理任务上的性能，研究人员需要对GSM8k数据集进行各种修改，包括改变实体名称、添加或删除前提等。这些修改旨在测试LLMs在处理不同情境下的推理能力，并揭示模型推理能力的局限性。在构建过程中，研究人员还需要解决如何有效地评估LLMs推理能力的问题，例如如何设计合理的评估指标和实验设置。此外，为了提高LLMs在数学推理任务上的性能，研究人员还提出了引入话语结构信息的新方法。研究发现，话语结构信息可以显著提高LLMs在GSM8k数据集上的表现，尤其是对于数据量较少或训练质量较差的模型。然而，如何有效地生成和利用话语结构信息仍然是一个挑战。

常用场景

经典使用场景

GSM8k数据集是一个包含小学数学问题的短文本数据集，主要用于评估大型语言模型（LLMs）在推理任务上的能力。该数据集经典的使用场景是作为推理任务的标准测试集，用于评估LLMs的数学推理能力。通过对GSM8k数据集的推理任务进行评估，可以检验LLMs是否真正理解数学问题，并能够进行有效的推理，而不仅仅是依靠记忆和模式识别。

衍生相关工作

GSM8k数据集的衍生相关工作包括对LLMs在数学推理任务上的性能评估、对LLMs在处理不同类型数学问题时的能力研究、以及对LLMs在数学推理任务上的局限性分析。此外，GSM8k数据集的变体，如Hard GSM8k和GSM-MOD，也为研究者提供了更深入研究LLMs在数学推理任务上的性能和局限性的机会。

数据集最近研究

最新研究方向

GSM8k数据集的最新研究方向主要集中在大语言模型（LLM）的推理能力上。研究发现，尽管LLM在GSM8k数据集上取得了显著的性能提升，但这种提升可能并非由更好的推理能力驱动，而是由于更广泛的预训练数据分布。为了帮助数据量较少或训练效果较差的模型进行更好的推理，研究引入了话语结构这一新型信息源。结果表明，话语结构可以显著提高LLM的性能，例如，Llama2 13b模型的性能提高了160%。即使对于已经记住数据集的模型，添加话语结构信息仍然可以改善预测结果，并在分布外样本上显著提高大型模型的性能。此外，研究还探讨了LLM推理的鲁棒性问题，并提出了Hard GSM8k数据集及其变体，以评估LLM在不同情境下的推理能力。

相关研究论文

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  法国图卢兹大学信息与计算机科学研究室(IRIT, Toulouse, France)、印度Silchar国家理工学院(NIT Silchar, India) · 2025年