OpenMathInstruct1-ja

该数据集包含两种配置：有LLM代码的版本和无LLM代码的版本。每个配置都包括索引、数据集名称、问题、生成解决方案、日语问题和日语生成解决方案等字段。数据集分为训练集，有LLM代码的版本包含1526699个示例，文件大小约为2GB，无LLM代码的版本包含295955个示例，文件大小约为413MB。

原始信息汇总

OpenMathInstruct1-ja 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：OpenMathInstruct1-ja
• 存储位置：https://huggingface.co/datasets/HayatoHongoEveryonesAI/OpenMathInstruct1-ja

配置版本

数据集包含两个独立配置版本：

has_llm_code 配置

• 训练集样本数量：1,526,699
• 训练集大小：2,132,323,217.333501字节
• 下载大小：995,217,472字节
• 数据集大小：2,132,323,217.333501字节

no_llm_code 配置

• 训练集样本数量：295,955
• 训练集大小：413,356,999.50411725字节
• 下载大小：158,887,750字节
• 数据集大小：413,356,999.50411725字节

数据特征

两个配置版本具有相同的特征结构：

• index：int64类型，索引标识
• dataset：string类型，数据集来源
• question：string类型，问题文本
• generated_solution：string类型，生成的解决方案
• question_ja：string类型，日语问题文本
• generated_solution_ja：string类型，日语生成的解决方案

数据文件结构

• has_llm_code配置数据文件路径：has_llm_code/train-*
• no_llm_code配置数据文件路径：no_llm_code/train-*
• 两个配置均仅包含训练集分割

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学教育数据资源日益重要的背景下，OpenMathInstruct1-ja数据集通过精心设计的双语转换流程构建而成。该数据集包含两个独立配置，分别收录了包含大型语言模型生成代码的152万条样本与不含此类代码的29万条样本。构建过程中采用系统化索引机制，确保每个数学问题与对应的日文翻译保持精确对应关系，原始问题与生成解决方案均经过专业级别的语言转换处理。

特点

作为跨语言数学指令数据集，OpenMathInstruct1-ja最显著的特点是完整的双语平行结构。每个数学问题及其解答都配备精确的日文翻译版本，形成独特的question_ja与generated_solution_ja字段对。数据集采用双配置设计，has_llm_code配置专门收录包含代码元素的复杂数学问题，而no_llm_code配置则专注于纯数学推理内容，这种分层结构为研究者提供了灵活的数据选择空间。

使用方法

在数学智能辅助教学研究领域，该数据集支持多种应用模式。研究者可直接加载指定配置进行模型训练，has_llm_code配置适用于需要代码理解能力的数学解题系统开发，no_llm_code配置则更适合纯数学推理任务。数据集采用标准HuggingFace格式，通过指定config_name参数即可访问不同子集，每个样本包含的完整双语字段支持跨语言数学问题理解和生成任务的端到端训练评估。

背景与挑战

背景概述

随着多语言数学推理任务在人工智能领域的重要性日益凸显，OpenMathInstruct1-ja数据集应运而生。该数据集由研究团队在2024年构建，聚焦于日语数学问题的自动求解与推理，旨在弥补非英语数学数据资源的不足。其核心研究问题涉及跨语言数学语义理解与逻辑推导，通过整合包含代码生成与纯文本求解的双重配置，为日语数学教育智能化及多语言大模型的发展提供了关键支撑。这一创新性资源显著推动了数学问题求解系统在日语语境下的泛化能力与精确度提升。

当前挑战

OpenMathInstruct1-ja数据集面临的核心挑战在于解决日语数学问题的复杂语义解析与多步骤推理难题，尤其在处理涉及专业符号和模糊表述时易产生歧义。构建过程中，数据采集需克服日语数学表达稀缺性与文化差异带来的标注困难，同时确保生成解法的逻辑一致性与代码正确性。此外，平衡包含代码与无代码配置的数据质量，并维持大规模语料的跨语言对齐精度，亦是该数据集构建中的关键瓶颈。

常用场景

解决学术问题

该数据集有效缓解了数学自然语言处理研究中非英语数据稀缺的困境，为跨语言数学推理研究提供了标准基准。通过融合多来源数学问题与机器生成解答，它解决了传统方法在语义解析和逻辑推理泛化能力不足的问题，显著推进了面向低资源语言的数学自动求解技术发展。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括日语数学文本的语义解析模型和跨语言数学推理框架。研究者通过微调预训练语言模型，开发出能同时处理日英双语数学问题的混合系统，这些成果进一步催生了面向特定数学领域的知识蒸馏技术和多模态数学问题求解方法。