GPT
D

DeepMath-103K

קוד פתוח

zwhe99mit2025-04-14

  • math
  • reasoning
  • rl

מאגר בעיות מתמטיות קשות עם תשובות סופיות ופתרונות מפורטים. הוא נבנה עבור אימון מודלי חשיבה עם למידת חיזוק או כוונון עדין מונחה.

  • 18,961הורדות בחודש
  • 378לייקים

מה זה

המאגר מכיל מעל מאה אלף בעיות מתמטיקה ברמת קושי גבוהה, בעיקר רמות חמש עד תשע. החומר מקיף תחומים כמו אלגברה, חשבון אינפיניטסימלי, תורת המספרים, גיאומטריה, הסתברות ומתמטיקה בדידה. הנתונים נשענים על מקורות קיימים ברשת כמו קהילות שאלות ותשובות של סטאק אקסצ'יינג' ומאגרי עבר פתוחים דוגמת נומינה-מאאת.

כל רשומה כוללת את נוסח הבעיה, תשובה סופית מדויקת שמאפשרת בדיקה אוטומטית מבוססת כללים, ציון קושי מספרי, שיוך לנושא, ושלושה מסלולי פתרון שונים שהופקו ממודל דיפסיק-אר-אחד. החוקרים ביצעו סינון דליפות מול מבחני ביצועים מקובלים בעזרת התאמה סמנטית כדי להבטיח הערכה נקייה.

מתאים ל

  • אימון למידת חיזוק

    התשובות הסופיות החד-משמעיות מתאימות לפונקציית תגמול ישירה המאמתת תוצאות חישוב.

  • כוונון עדין מונחה

    שלושת מסלולי הפתרון בכל דגימה מאפשרים ללמד מודל שלבי חשיבה מפורטים.

  • זיקוק ידע מתמטי

    אימון מודלים קטנים על בסיס הפלטים של המודל הגדול שנשמרו ברשומות.

איפה זה נופל

הבעיות והפתרונות כתובים כולם באנגלית בלבד, ואין כאן תוכן בעברית או התאמה למערכי לימוד מקומיים. בנוסף, מדובר בפתרונות סינתטיים של מודל שפה, מה שמחייב זהירות מטעויות עדינות בהיגיון. היוצרים כבר תיקנו ארבעים ושמונה מקרים שבהם רמזים בשאלות חשפו את התשובה מראש, כך שחובה לוודא שמשתמשים בגרסה המעודכנת ולא בקבצים ישנים.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש בנתונים לפיתוח מוצר מסחרי?

כן, הרישיון המדווח הוא MIT ולכן אין מגבלה על מסחור. אתם יכולים לאמן מודלים לצרכים פנימיים או למוצרים חיצוניים. הדרישה היחידה היא שמירת הקרדיט והרישיון המקורי בקבצי החלוקה.

האם המאגר כולל תמיכה בעברית?

לא, כל השאלות ומסלולי הפתרון כתובים באנגלית בלבד. אם המטרה היא שימוש מקומי בישראל, תצטרכו לתרגם את השאלות או להתאים את המונחים. אימון ישיר עלול לפגוע ביכולת הניסוח המתמטי בשפה העברית.

מאיפה נאספו הבעיות המופיעות כאן?

הנתונים מתבססים על מאגרים קודמים ברשת ודפי שאלות ותשובות מתמטיים כמו סטאק אקסצ'יינג'. החוקרים אספו בעיות ברמת קושי גבוהה והריצו עליהן את מודל דיפסיק-אר-אחד. התוצאה כוללת שילוב של בעיות קיימות עם פתרונות מרובים שנוצרו על ידי מכונה.

איך טיפלו בבעיית הזליגה למבחני הערכה מקובלים?

החוקרים ביצעו תהליך ניקוי באמצעות התאמה סמנטית מול מערכי מבחן מוכרים בתחום. המטרה הייתה להסיר בעיות זהות או בעלות דמיון רעיוני גבוה לבנצ'מרקים קיימים. זה מפחית את הסיכוי שהמודל רק ישנן שאלות שהוא ייבחן עליהן בהמשך.

איך טוענים

הנתונים מגיעים בקובצי פרקט ומחולקים לעשרה חלקים תחת תיקיית המידע. אין צורך בבקשת גישה מיוחדת או אישור מקדים כדי להוריד אותם ישירות מקוד פתוח. לצורך אימון יש צורך בעיקר בשדות השאלה והתשובה הסופית עבור תגמול בלמידת חיזוק, או במסלולי החשיבה עבור כוונון עדין ישיר.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("zwhe99/DeepMath-103K")

הרישיון

המאגר מופץ תחת רישיון MIT. הרישיון מתיר שימוש מסחרי, שינוי, הפצה ושימוש פנימי ללא תשלום, בתנאי ששומרים על הצהרת זכויות היוצרים המקורית. המשמעות היא שניתן לאמן עליו מודלים מסחריים בלי חובה לחשוף את המשקולות או לשחרר את התוצר באותו הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗