OpenMathReasoning

Description

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OpenMathReasoning est un jeu de données de raisonnement mathématique de grande envergure conçu pour entraîner des modèles de langage à résoudre des problèmes complexes issus des forums AoPS. Il comprend plus de 306 000 énoncés uniques, avec plusieurs millions de solutions générées selon différentes stratégies : chaînes de pensée (CoT), raisonnement avec outils intégrés (TIR) et sélection automatique des meilleures réponses (GenSelect). Le dataset est structuré, validé et accompagné de métadonnées riches (modèle générateur, taux de réussite, etc.).

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À quoi sert ce dataset ?

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• Entraîner des modèles de raisonnement mathématique performants, capables de résoudre des problèmes de niveau olympique
• Tester des approches variées : CoT, TIR, vote majoritaire, etc.
• Optimiser l’entraînement de LLMs spécialisés dans les STEM ou les applications pédagogiques

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui, il est possible d’ajouter des annotations humaines pour les réponses générées, d’intégrer d’autres corpus mathématiques (ex. MATH, MiniF2F), ou encore de structurer les problèmes par thème ou niveau. Le dataset peut aussi servir de base pour de nouveaux benchmarks ou pour entraîner des modèles sur d’autres langues avec traduction adaptée.

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🔎 En résumé

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🧠 Recommandé pour

• Chercheurs en IA mathématique
• Développeurs de LLM STEM
• Compétitions IA éducatives

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🔧 Outils compatibles

• PyTorch
• Hugging Face
• DeepSpeed
• Transformers, vLLM

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💡 Astuce

Filtrez les problèmes par difficulté ou taux de réussite pour mieux adapter l’entraînement à la capacité du modèle.