MATH

displayName: MATH
labelTypes:
- Text
license:
- MIT
mediaTypes:
- Text
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2103.03874v2.pdf
publishDate: "2021-01-01"
publishUrl: https://github.com/hendrycks/math/
publisher:
- University of California, Berkeley
tags: []
taskTypes:
- Visual Question Answering

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## 简介
MATH 是一个包含 12,500 个具有挑战性的数学竞赛问题的新数据集。 MATH 中的每个问题都有一个完整的逐步解决方案，可用于教模型生成答案推导和解释。
## 引文
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@article{hendrycks2021measuring,
title={Measuring mathematical problem solving with the math dataset},
author={Hendrycks, Dan and Burns, Collin and Kadavath, Saurav and Arora, Akul and Basart, Steven and Tang, Eric and Song, Dawn and Steinhardt, Jacob},
journal={arXiv preprint arXiv:2103.03874},
year={2021}
}
```

## Download dataset
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显示名称：MATH
标签类型：
- 文本
许可证：
- MIT协议
媒体类型：
- 文本
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.03874v2.pdf
发布日期："2021-01-01"
发布地址：https://github.com/hendrycks/math/
发布方：
- 加利福尼亚大学伯克利分校
标签：[]
任务类型：
- 视觉问答（Visual Question Answering）
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## 简介
MATH是一个包含12500道极具挑战性的数学竞赛题的全新数据集。该数据集中的每道题目均配套完整的分步解题过程，可用于指导模型生成答案推导过程与解释性内容。
## 引文

@article{hendrycks2021measuring,
title={Measuring mathematical problem solving with the math dataset},
author={Hendrycks, Dan and Burns, Collin and Kadavath, Saurav and Arora, Akul and Basart, Steven and Tang, Eric and Song, Dawn and Steinhardt, Jacob},
journal={arXiv preprint arXiv:2103.03874},
year={2021}
}

## 下载数据集
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MATH数据集包含12,500个数学竞赛问题，每个问题都有详细的逐步解答，旨在训练模型生成答案推导和解释。该数据集由OmniData发布，采用MIT许可证，适用于数学问题解决和模型训练。