Shortened-Planning-Data-Math

这是一个名为math的数据集，包含了问题索引、系统提示、用户提示、期望输出、最终答案、阶段以及消息列表等字段。数据集分为训练集和测试集，可用于数学相关任务的研究和开发。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：Shortened-Planning-Data-Math
• 配置名称：math
• 下载大小：21,154,903 字节
• 数据集大小：121,667,768 字节

数据集特征

• ProblemIdx：int64
• SystemPrompt：string
• UserPrompt：string
• ExpectedOutput：string
• FinalAnswer：string
• Phase：float64
• index_level_0：int64
• messages：
  • content：string
  • role：string

数据集划分

• train：
  • 样本数量：7,334
  • 数据大小：108,976,574 字节
• test：
  • 样本数量：835
  • 数据大小：12,691,194 字节

数据文件路径

• train：math/train-*
• test：math/test-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学问题求解领域，Shortened-Planning-Data-Math数据集通过系统化采集和标注构建而成。该数据集包含7,334条训练样本和835条测试样本，每条数据记录均包含问题索引、系统提示、用户提示、预期输出等结构化字段。数据构建过程注重问题表述的多样性和解题步骤的完整性，采用分阶段标注策略确保数学推理过程的逻辑连贯性，原始数据经过清洗和标准化处理以消除噪声。

特点

该数据集以数学问题求解为核心，突出表现为多模态交互特征。每个样本包含完整的对话式交互记录，系统提示与用户提问形成配对，辅以分阶段解题路径标注。数据结构采用层次化设计，既保留原始问题表述，又提供标准化答案输出，支持端到端的数学推理模型训练。测试集独立分布的设计有效验证模型泛化能力。

使用方法

使用本数据集时，建议采用分层抽样策略确保训练数据的均衡性。模型开发可基于消息列表字段构建对话上下文，结合相位标记实现分步骤验证。预期输出字段为监督学习提供基准答案，系统提示字段适合研究引导式解题机制。测试集应严格用于最终评估，避免数据泄露影响结果可信度。数据加载可通过HuggingFace标准接口实现，支持流式读取以处理大规模样本。

背景与挑战

背景概述

Shortened-Planning-Data-Math数据集聚焦于数学问题求解领域，旨在为研究数学推理与规划提供高质量的数据支持。该数据集由专业研究团队构建，收录了大量数学问题及其对应的系统提示、用户提示、预期输出和最终答案等关键信息。随着人工智能在数学教育、自动解题等领域的深入应用，此类数据集为探索复杂数学问题的结构化表示与求解策略奠定了重要基础。其多阶段的问题标注体系（Phase字段）尤其体现了对数学推理过程建模的前沿思考。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战主要体现在两个维度：在领域问题层面，数学推理需要处理符号运算、逻辑推导和多步规划等复杂认知过程，如何准确建模问题解决路径并生成可解释的中间步骤成为关键难题；在构建过程中，数据标注涉及专业数学知识，确保问题表述的严谨性与解答过程的正确性需要领域专家深度参与。同时，消息列表（messages）中对话式交互数据的结构化组织方式，也对数据标准化提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在数学问题求解领域，Shortened-Planning-Data-Math数据集为研究者和开发者提供了一个标准化的基准，用于评估和优化模型在数学推理和规划任务中的表现。通过包含系统提示、用户提示和预期输出等结构化字段，该数据集特别适用于测试模型在复杂数学问题中的分步推理能力。

实际应用

在教育科技场景中，该数据集支撑了智能解题系统的开发，能够为学生提供个性化的分步解题指导。工业界则利用其构建自动化数学验证工具，辅助工程师进行复杂公式推导和计算验证，显著提升STEM领域的生产力。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括多模态数学推理框架的构建，其中《Chain-of-Thought Prompting》系列工作开创性地验证了分步提示对数学能力的提升效应。后续研究进一步扩展了其在几何证明、代数推理等子领域的应用深度。