kth8/gemma-4-E4B-it-ValleyBench-benchmark

--- license: apache-2.0 language: - en base_model: google/gemma-4-E4B-it datasets: - kth8/ValleyBench --- Benchmark of [google/gemma-4-E4B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it) against [kth8/ValleyBench](https://huggingface.co/datasets/kth8/ValleyBench) dataset. Model's answer is considered correct if it is within 0.01 of ground answer. Accuracy: 80.3% with Python tool. | Metric | Value | |----------------------|---------------| | **Correct** | 4014 | | **Incorrect** | 958 | | **Errors** | 28 | | **Total samples** | 5000 | | **Python tool calls**| 4843 | | **Total completion tokens** | 4,595,312 | Raw stats: ```json { "accuracy": 0.803, "correct": 4014, "incorrect": 958, "error": 28, "total": 5000, "python_tool_calls": 4843, "completion_tokens": 4595312 } ```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集旨在评估Google Gemma-4-E4B-it模型在数学推理任务上的表现，基于ValleyBench基准数据集构建。通过将模型生成的答案与标准答案进行比较，若二者之差不超过0.01，则判定为正确。整个评测过程借助Python工具自动执行，最终统计了5000个样本的响应情况，包括正确、错误及异常结果，并记录了工具调用次数与总补全令牌数。

特点

该数据集的核心特点在于其精确的评判标准与自动化流程，确保了评测结果的高可靠性。在5000个样本中，模型准确率达到80.3%，正确回答4014题，错误958题，仅28例出现异常。此外，数据集还提供了详细的元数据，如Python工具调用次数（4843次）和总补全令牌数（4,595,312），为后续分析模型行为与资源消耗提供了丰富的信息。

使用方法

使用者可基于此数据集复现对Gemma-4-E4B-it模型的数学推理能力评测。推荐采用Python环境加载ValleyBench测试样本，调用模型生成答案，并利用容差为0.01的比较逻辑自动评估正确性。输出结果已包含准确率与分项统计，便于直接对比不同模型或不同版本的性能差异。对于研究者而言，还可进一步分析错误与异常样本的分布特征，以指导模型优化。

背景与挑战

背景概述

该数据集由研究者基于Google开发的gemma-4-E4B-it模型构建，旨在评估该模型在ValleyBench基准上的数学推理能力。ValleyBench是一个专注于复杂数学问题求解的数据集，涵盖多步推理与精确计算任务。创建于2025年，由相关团队设计，核心研究问题在于检验大规模语言模型在需要工具辅助的数学场景中的表现。该基准的提出，为衡量模型在文本与工具协作下的推理精度提供了重要标尺，推动了关于模型能否像人类一样借助外部计算资源解决定量问题的探索。其发布对评估新一代语言模型的数学推理能力具有显著影响力。

当前挑战

当前面临的核心挑战在于，模型依赖Python工具生成答案时（80.3%准确率），仍需解决18.0%的推理错误与0.6%的运行时错误。具体而言，领域问题挑战包括：数学问题中的多步推导易受符号转换或逻辑跳跃影响，导致接近但不精确的答案（如0.01容差内判错）；部分问题需识别何时启用工具、何时依赖内置知识，模型对此的决策边界模糊。构建过程中挑战显著：需要确保5000个样本的答案严格统一解释标准，避免歧义；同时需设计高效工具调用流程，平衡推理速度与结果可靠性，减少因API限制或长序列生成的token消耗（459.5万tokens）所带来的计算成本。

常用场景

经典使用场景

在语言模型评估领域，gemma-4-E4B-it-ValleyBench-benchmark数据集为评测大型语言模型的数学推理与工具调用能力提供了标准化基准。该数据集整合了谷歌Gemma-4-E4B-it模型与ValleyBench评估集，通过自动化的Python工具执行机制，检验模型在数值计算任务上的精确性。其经典使用方式是利用5000个样本构成的测试集，以0.01的容忍误差范围判定模型输出是否与标准答案一致，从而客观衡量模型在复杂推理场景下的性能表现。

解决学术问题

该基准数据集有效解决了学术研究中大语言模型数学推理能力量化评估的难题。传统评估方法往往依赖人工评判或简单文本匹配，难以捕捉模型在数值精度方面的细微差异。通过引入容忍误差阈值和自动化工具调用机制，该数据集能够精确识别模型在微调后的顿悟式推理缺陷，为研究者提供了区分模型能力瓶颈是源于语言理解不足还是数学计算误差的客观依据，推动了模型评估从定性向定量的范式转变。

衍生相关工作

该基准数据集的发布催生了多项衍生研究，包括针对数学推理的对抗性样本生成方法、工具调用效率优化算法以及多语言数值推理泛化性分析。后续工作如MathBench-Robust借鉴其评估框架设计了扰动测试集，而ToolGPT系列研究则以其工具调用统计为基础改进了Python解释器交互策略。此外，研究者通过分析该基准中错误样本的分布规律，提出了混合精度推理的训练策略，显著提升了轻量级模型的数学计算准确率。