MathVista
MathVista es un punto de referencia para el razonamiento visual matemático, que combina 31 conjuntos de datos en un único corpus coherente para probar modelos multimodales.
6.141 ejemplos, 886 MB, formato parquet (texto + imágenes)
CC-BY-SA 4.0
Descripción
MathVista es un punto de referencia de código abierto que reúne 31 conjuntos de datos, diseñado para evaluar la capacidad de los modelos para resolver problemas matemáticos en varios contextos visuales. Integra pruebas lógicas de MCQ (IQTest), funciones gráficas (FunctionQa), datos científicos extraídos de artículos (PaperQa), así como una amplia variedad de tareas de VQA y MathQA extraídas de la literatura.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Evalúe la capacidad de los modelos para razonar basándose en imágenes complejas (gráficos, figuras)
- Probar el rendimiento de los modelos multimodales en la resolución de problemas científicos
- Perfeccione los LLM multimodales en tareas matemáticas enriquecidas
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, MathVista puede enriquecerse con anotaciones adicionales (por ejemplo, la tipología del problema, el nivel de dificultad) o ampliarse con nuevos dominios visuales (planos, diagramas técnicos, etc.). También es posible traducir afirmaciones o añadir resúmenes para simplificar el lenguaje.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de IA matemática
- Proyectos científicos de VQA
- Perfeccionamiento de los LLM educativos
🔧 Herramientas compatibles
- Hugging Face Datasets
- PyTorch
- Transformers
- VLLM
💡 Consejo
Primero usa el split testmini (1000 ejemplos) para validar tus modelos antes de pasar a la evaluación completa.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos tiene respuestas para todos los ejemplos?
No, solo las 1000 entradas de testmini tienen respuestas públicas. El resto del conjunto de datos está destinado a la evaluación estandarizada.
¿Se puede usar MathVista para entrenar un modelo nuevo?
Sí, especialmente para afinar el razonamiento matemático multimodal, con posibles adaptaciones en subconjuntos.
¿Este conjunto de datos es adecuado para uso educativo o escolar?
Se puede usar en un entorno de investigación, pero requiere un cierto nivel técnico en el procesamiento de imágenes y el razonamiento formal.




