Shortened-Plan-Execution-Data-Math

这是一个包含数学问题的数据集，分为math和math_eval两个配置。math配置包含问题索引、系统提示、用户提示、预期输出、最终答案、阶段等信息，以及一个消息列表，每个消息包含内容和角色。数据集分为训练集和测试集。math_eval配置包含问题、最终答案等字段，同样分为训练集和测试集。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Shortened-Plan-Execution-Data-Math
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/emilbiju/Shortened-Plan-Execution-Data-Math
• 下载大小: 46.94 MB
• 数据集大小: 324.78 MB (math), 279.38 KB (math_eval)

数据集配置

配置1: math

• 描述: 包含数学问题的解决过程数据。
• 特征:
  • ProblemIdx: int64, 问题索引
  • SystemPrompt: string, 系统提示
  • UserPrompt: string, 用户提示
  • ExpectedOutput: string, 预期输出
  • FinalAnswer: string, 最终答案
  • Phase: float64, 阶段
  • __index_level_0__: int64, 索引级别
  • messages: list, 包含content(string)和role(string)的消息列表
• 数据分割:
  • train: 23,223 个样本，290.85 MB
  • test: 2,614 个样本，33.93 MB

配置2: math_eval

• 描述: 包含数学问题的评估数据。
• 特征:
  • ProblemIdx: int64, 问题索引
  • Question: string, 问题
  • FinalAnswer: string, 最终答案
  • __index_level_0__: int64, 索引级别
• 数据分割:
  • train: 1,236 个样本，251.74 KB
  • test: 137 个样本，27.64 KB

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学问题求解领域，Shortened-Plan-Execution-Data-Math数据集通过结构化标注方法构建，包含23,223条训练样本和2,614条测试样本。数据以问题索引为线索，整合了系统提示、用户提问、预期输出等关键字段，并采用分阶段标注策略记录解题过程。数学评估子集额外包含1,236条训练问题和137条测试问题，通过双配置体系确保数据层次清晰。

使用方法

研究者可加载math配置开展解题过程生成研究，利用系统提示和用户提问训练模型分步推理能力。math_eval配置适用于答案生成评估，通过Question-FinalAnswer字段验证模型输出准确性。数据集采用标准HuggingFace格式加载，支持流式读取大规模训练数据，测试集则可用于量化模型在数学推理任务上的泛化性能。

背景与挑战

背景概述

Shortened-Plan-Execution-Data-Math数据集聚焦于数学问题求解领域，旨在为自然语言处理与自动推理研究提供结构化数据支持。该数据集由专业研究团队构建，收录了涵盖系统提示、用户提问、预期输出等关键要素的数学问题实例。通过整合问题索引、多轮对话消息等元数据，该数据集为探索数学问题求解中的规划与执行机制奠定了数据基础，对推动教育智能化、自动解题系统发展具有显著意义。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两个维度：在领域问题层面，如何准确建模数学问题的复杂逻辑结构，确保系统能理解多步骤推理过程；如何平衡问题难度分布以覆盖不同认知层级的求解需求。在构建过程中，需解决自然语言与数学符号的混合表示难题，保证问题描述的精确性；同时需设计有效的质量验证机制，处理预期输出与最终答案间可能存在的语义偏差问题。

常用场景

经典使用场景

在数学问题求解领域，Shortened-Plan-Execution-Data-Math数据集为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于探索自动化数学解题系统的性能。该数据集通过包含系统提示、用户提示和预期输出等结构化信息，使得研究者能够深入分析模型在理解和执行数学任务时的表现。经典使用场景包括数学问题的自动解答、解题步骤的生成与验证，以及数学推理能力的评估。

解决学术问题

该数据集有效解决了数学自动推理领域中的多个关键问题，如模型在复杂数学问题中的泛化能力、解题步骤的准确性和逻辑一致性。通过提供详细的解题过程和最终答案，数据集为评估和改进数学推理模型提供了基准。其意义在于推动了数学教育技术和自动化推理系统的发展，为后续研究奠定了数据基础。

实际应用

在实际应用中，Shortened-Plan-Execution-Data-Math数据集被广泛用于开发智能辅导系统和在线教育平台。这些系统通过分析数据集中的解题步骤和答案，能够为学生提供个性化的数学学习建议和实时反馈。此外，数据集还被用于增强聊天机器人和虚拟助手的数学问题解答能力，提升用户体验。

数据集最近研究

最新研究方向

在数学问题求解领域，Shortened-Plan-Execution-Data-Math数据集为研究大规模语言模型在数学推理任务中的表现提供了重要支持。该数据集包含丰富的数学问题及对应的系统提示、用户提示和预期输出，为研究者探索模型在复杂数学问题中的推理能力、多步规划能力以及错误修正机制提供了实验基础。近期研究聚焦于如何利用该数据集优化模型的逐步推理能力，特别是在处理需要多步推导的数学问题时，模型的准确性和鲁棒性成为关键指标。此外，该数据集还被用于评估模型在开放域数学问题中的泛化能力，以及与人类解题思路的契合度，为数学教育领域的智能化应用提供了数据支持。