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Codex Math QA数据集旨在通过Python编程解决数学问题。该数据集使用了OpenAI的code-davinci-002模型生成代码，但由于该模型已被关闭，数据集提供了生成结果的参考。数据集包含两个部分：基本提示和带有推理的提示。基本提示仅包含问题，而带有推理的提示包含问题及其推理过程。数据集来源于math_qa，并附加了生成Python解决方案的提示。数据集的生成配置包括max_tokens、temperature和top_p等参数。数据集中的生成结果未经验证，可能存在错误和语法问题。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Codex Math QA

数据集描述

• 该数据集使用codex-davinci-002模型通过Python编程解决数学问题。

数据集用途

• 分享codex-davinci-002模型的代码生成结果，特别是在OpenAI决定关闭code-davinci-002模型后。

数据集语言

• 英语 (en)

数据集任务类别

• 文本到文本生成 (text2text-generation)
• 文本生成 (text-generation)

数据集标签

• codex-generated
• code
• mathematic

数据集分片

• main
  • 训练集: 25065
  • 验证集: 4133
  • 测试集: 2985
• rational
  • 验证集: 4151
  • 测试集: 2985

数据集示例

• 基本提示：仅包含问题。
• 带理由的提示：包含帮助编程计划的Rationale文本。

数据集生成配置

• max_tokens: 2048
• temperature: 0.5
• top_p: 0.7

数据集注意事项

• 生成的结果未经验证，包含大量错误答案和语法错误的代码。

数据集来源

• 数据集来源于math_qa，并在问题后附加提示以生成Python解决方案。

引用信息

@inproceedings{amini-etal-2019-mathqa, title = "{M}ath{QA}: Towards Interpretable Math Word Problem Solving with Operation-Based Formalisms", author = "Amini, Aida and Gabriel, Saadia and Lin, Shanchuan and Koncel-Kedziorski, Rik and Choi, Yejin and Hajishirzi, Hannaneh", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the North {A}merican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers)", month = jun, year = "2019", address = "Minneapolis, Minnesota", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://aclanthology.org/N19-1245", doi = "10.18653/v1/N19-1245", pages = "2357--2367", }