orz_math_57k_collection|数学推理数据集|强化学习数据集

Open-Reasoner-Zero是一个大规模推理导向的强化学习训练项目，包含原始57k数据和扩展72k数据，以及从这些数据中挖掘的13k难题数据。数据集涵盖了AIME、MATH、Numina-Math collection和Tulu3 MATH等多个来源，用于训练和评估Open-Reasoner-Zero模型。

原始信息汇总

数据集概述：Open-Reasoner-Zero orz_math_57k_collection

基本信息

• 许可证: MIT
• 任务类别: 问答（question-answering）
• 标签: 强化学习（reinforcement-learning）

数据集内容

• 数据量: 57k条数学相关数据
• 数据来源: 包括AIME（至2023年）、MATH、Numina-Math collection和Tulu3 MATH等多个来源
• 数据文件: original 57k data

相关资源

• 扩展数据集:
  • extended 72k data
  • hard 13k data
• 论文: Open-Reasoner-Zero: An Open Source Approach to Scaling Up Reinforcement Learning on the Base Model

用途

• 用于训练Open-Reasoner-Zero模型，提升数学推理能力
• 可作为强化学习研究的基准数据集

相关模型

• Open-Reasoner-Zero-7B
• Open-Reasoner-Zero-32B

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学推理与强化学习交叉领域的研究中，orz_math_57k_collection数据集通过整合多源高质量数学问题构建而成。其核心数据来源于AIME（截至2023年）、MATH基准测试、Numina-Math系列以及Tulu3 MATH题库，采用严格的清洗流程确保题目完整性。该数据集构建过程中特别注重问题难度梯度分布，通过专家标注和自动化评估相结合的方式，最终形成包含57,000条数学推理问题的标准化集合，为后续扩展至129k规模的数据生态奠定基础。

特点

该数据集以数学推理任务为核心特色，覆盖代数、几何、数论等多元数学分支，题目设计兼具经典性与前沿性。其显著特征在于标注体系包含多步骤解题过程与强化学习所需的奖励信号，支持端到端的推理链建模。数据分布上呈现难度递进特性，既包含基础训练题也囊括AIME等竞赛级难题，13k硬核子集的独立标注进一步提升了模型在复杂场景下的泛化能力，为不同规模基座模型提供适配的训练素材。

使用方法

使用者可通过HuggingFace平台直接加载数据集，或从项目GitHub仓库获取原始JSON文件。该数据集适配主流强化学习框架如OpenRLHF，支持分布式训练环境配置。典型应用场景包括：基于PPO算法的策略模型微调、批评家模型训练以及多节点协同推理。项目提供的Dockerfile可快速复现训练环境，开发者可根据不同模型规模（如0.5B至32B参数）选择对应脚本启动训练流程，调试模式下还支持小规模参数模型的快速验证。

背景与挑战

背景概述

Open-Reasoner-Zero项目于2025年由StepFun与清华大学联合推出，标志着开源社区在基于强化学习的大规模推理模型训练领域取得重要突破。该数据集作为项目核心组成部分，聚焦数学推理任务，整合了AIME、MATH等权威竞赛题库以及Numina-Math、Tulu3等开放数据集，形成包含57k高质量样本的初始集合。研究团队通过创新性地应用单控制器训练架构，实现了从5亿到320亿参数模型的稳定扩展，在AIME2024等数学推理基准上显著超越同类模型性能，为通用人工智能的发展提供了可复现的算法框架与数据基础。

当前挑战

数学推理领域长期面临复杂多步推理的泛化能力不足问题，该数据集通过构建覆盖代数、几何、数论等子领域的多样化题目集合，旨在解决模型在跨领域迁移与抽象推理中的性能瓶颈。数据构建过程中需攻克三大技术难点：原始数据清洗时需处理竞赛题特有的非标准化表述，扩展数据整合时需平衡不同来源的难度分布，硬样本挖掘阶段需设计动态阈值算法从百万级响应中筛选13k高价值样本。模型训练层面，32B参数规模的分布式强化学习面临响应长度波动与奖励稀疏性的双重挑战，研究团队通过响应长度归一化与阶段式课程学习策略维持了训练稳定性。

常用场景

经典使用场景

在数学推理和问答领域，orz_math_57k_collection数据集为大规模强化学习训练提供了丰富的数学问题资源。该数据集整合了来自AIME、MATH、Numina-Math和Tulu3 MATH等多个来源的高质量数学问题，广泛应用于训练和评估强化学习模型在复杂数学推理任务中的表现。通过这一数据集，研究者能够深入探索模型在数学问题求解中的推理能力和泛化性能。

实际应用

在实际应用中，该数据集为开发智能数学辅导系统和自动化解题工具提供了重要支持。基于该数据集训练的模型能够辅助学生理解复杂数学概念，提供分步解题指导。同时，这些模型也可应用于在线教育平台，实现个性化学习路径推荐和即时问题解答，提升数学学习效率。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项重要研究工作，包括Open-Reasoner-Zero系列模型的开发。这些工作探索了不同规模模型在数学推理任务中的表现，提出了创新的训练方法和评估标准。相关研究还推动了强化学习在复杂认知任务中的应用，为后续AGI研究奠定了基础。