MathVision
MathVision est un dataset multimodal rassemblant plus de 3 000 problèmes mathématiques issus de concours réels, avec leur contexte visuel, couvrant 16 disciplines et 5 niveaux de difficulté.
Environ 3 344 problèmes mathématiques avec images, 64 MB, format Parquet
MIT
Description
Le dataset MathVision propose une collection de problèmes mathématiques visuels de haute qualité, issus de véritables concours. Chaque exemple inclut une image contextuelle et une question associée, couvrant une large variété de disciplines et niveaux de difficulté.
À quoi sert ce dataset ?
- Évaluer les capacités de raisonnement visuel mathématique des modèles multimodaux
- Entraîner des modèles à résoudre des problèmes complexes intégrant images et texte
- Tester les performances sur une large gamme de disciplines mathématiques
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, le dataset peut être complété par des annotations supplémentaires sur les méthodes de résolution ou des données issues d’autres concours pour élargir la diversité des problèmes.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en IA multimodale
- Développeurs LMMs
- Éducateurs en mathématiques
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face Datasets
- PyTorch
- TensorFlow
- Frameworks multimodaux
💡 Astuce
Utilisez ce dataset pour benchmarker les capacités de raisonnement visuel mathématique des modèles LMM.
Questions fréquemment posées
Quel type de problèmes mathématiques sont inclus dans MathVision ?
Le dataset couvre 16 disciplines mathématiques différentes, avec des problèmes variés en difficulté.
Le dataset contient-il uniquement des images ou aussi du texte ?
Chaque exemple combine une image contextuelle avec la question mathématique associée en texte.
Ce dataset est-il adapté pour l’entraînement de grands modèles multimodaux ?
Oui, il est idéal pour fine-tuning et évaluation, bien que le volume soit limité pour un entraînement complet.




