结构化/非结构化题库-数学推理 (hendrycks-MATH-benchmark)

文本表格/结构化文档问答文本生成数学教育10K–100K更新时间 2026·07·08
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数据集简介

主要数据内容包括: 高难度数学推理与竞赛题目数据集 包含 12,500 道高中数学竞赛级题目 覆盖代数、几何、数论、概率统计、预微积分等多个数学领域 提供完整题目、标准答案与分步推导解题过程 包含题目难度等级与学科分类标签数据 基于 AMC、AIME 等数学竞赛题构建的高质量数学语料资源 支持的能力方向包括: 数学推理(Mathematical Reasoning)模型训练 Chain-of-Thought(CoT)推理能力训练 数学解题与符号推导能力提升 大语言模型(LLM)复杂推理评测 数学证明与步骤生成训练 AI 数学 Benchmark 与 reasoning 能力验证 适用于: 数学大模型研发 AI 推理能力评测与 Benchmark 测试 教育 AI 与智能解题系统 数学问答与自动推导场景 LLM 数学能力微调与评估 推理型 AI 模型研究与算法验证

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

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