GSM8K_train_generations-Qwen2.5-1.5B-Instruct

该数据集包含了由Qwen2.5-1.5B-Instruct模型生成的多个响应，以及对应的答案是否正确的布尔值。数据集用于评估模型在给定提示下的性能，并提供了多个种子生成的模型响应，以便进行对比和评估。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: GSM8K_train_generations-Qwen2.5-1.5B-Instruct
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/YuchenLi01/GSM8K_train_generations-Qwen2.5-1.5B-Instruct
• 下载大小: 143516207 bytes
• 数据集大小: 372253318 bytes
• 训练集样本数: 7473

数据集特征

• prompt: 字符串类型，表示输入的提示文本。
• gt_output: 字符串类型，表示真实输出。
• response_Qwen2.5-1.5B-Instruct_p1.0_t[0.0-0.7]_seed[0-15]: 字符串类型，表示模型在不同温度和随机种子下的生成响应。
• answer_is_correct_Qwen2.5-1.5B-Instruct_p1.0_t[0.0-0.7]_seed[0-15]: 布尔类型，表示模型生成响应是否正确。
• score_gt_output@Qwen2.5MathRM72B: 浮点数类型，表示真实输出的评分。
• score_response_Qwen2.5-1.5B-Instruct_p1.0_t[0.0-0.7]_seed[0-15]@Qwen2.5MathRM72B: 浮点数类型，表示模型生成响应的评分。

数据集配置

• 默认配置:
  • 数据文件路径: data/train-*
  • 分割: train

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于GSM8K数学问题求解任务构建，采用Qwen2.5-1.5B-Instruct模型生成多样化的解答。通过设置不同的温度参数（0.0至0.7）和随机种子（0至15），模型对每个问题生成多组响应，并标注正确答案的布尔值。评分部分引入Qwen2.5MathRM72B模型进行自动化评估，形成包含原始问题、标准答案、生成响应及评分的完整数据链。

特点

数据集包含7473个数学问题的多维度求解路径，每个问题配备16种不同随机性的生成结果，覆盖确定性输出到创造性解答的完整光谱。特征字段明确区分提示文本、标准答案、模型响应及评分，其中评分维度采用浮点数值量化模型输出的数学准确性，为研究语言模型的数学推理能力提供细粒度分析基础。

使用方法

研究者可通过对比不同温度参数下的生成结果，分析模型输出的稳定性与创造性平衡。数据集支持直接加载至机器学习管道，利用布尔标注字段进行正确率统计，或基于评分字段开展模型性能的定量比较。针对数学推理研究，可提取标准答案与生成响应的文本差异，深入探究语言模型的解题逻辑缺陷。

背景与挑战

背景概述

GSM8K_train_generations-Qwen2.5-1.5B-Instruct数据集源于数学推理领域的研究需求，旨在评估和提升大型语言模型在复杂数学问题求解中的表现。该数据集基于GSM8K（Grade School Math 8K）基准，包含一系列小学水平的数学问题，要求模型不仅给出正确答案，还需展示详细的推理步骤。随着人工智能在数学教育辅助和自动解题领域的发展，此类数据集成为衡量模型逻辑推理与数值计算能力的重要工具。Qwen2.5-1.5B-Instruct模型的引入，进一步推动了开放域数学问题生成与评估的研究边界。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两个方面：领域问题的复杂性要求模型具备多步推理和符号运算能力，而当前模型的错误常集中于中间步骤的逻辑连贯性；构建过程中的技术难点在于生成多样化的高质量解题路径，需平衡随机采样温度参数（如t=0.3至0.7）与答案准确性之间的关系，同时通过多种子(seed)控制确保评估结果的统计显著性。评分模块Qwen2.5MathRM72B的集成虽提升了自动化评估效率，但对长推理链的细粒度评分仍存在优化空间。

常用场景

经典使用场景

在数学推理领域，GSM8K_train_generations-Qwen2.5-1.5B-Instruct数据集被广泛用于评估和提升语言模型解决复杂数学问题的能力。该数据集通过提供多样化的数学问题和对应的模型生成答案，为研究者提供了一个标准化的测试平台，用以衡量模型在数学推理任务上的表现。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者们开展了一系列关于数学推理模型优化的经典工作。这些工作包括探索不同温度参数对模型生成答案的影响，以及开发新的评估指标来衡量模型的数学推理能力。这些研究不仅推动了数学推理领域的发展，也为其他复杂推理任务提供了借鉴。

数据集最近研究

最新研究方向

在数学推理领域，GSM8K数据集作为评估语言模型数学问题解决能力的重要基准，近期研究聚焦于模型生成答案的多样性与准确性之间的平衡。通过分析Qwen2.5-1.5B-Instruct模型在不同温度参数和随机种子下的响应表现，研究者探索了生成策略对复杂数学问题求解的影响。温度参数的调整揭示了模型在创造性与逻辑严谨性之间的权衡，而多随机种子的设计则为评估模型输出的稳定性提供了可靠依据。该数据集的应用不仅推动了数学推理模型的优化，也为理解生成式语言模型在结构化问题解决中的行为模式提供了新的视角。