MetaMathQA — LLM Rozumowanie Dataset

395 tys. wysokiej jakości par pytanie–odpowiedź z matematyki, powstałych przez rozszerzenie GSM8K i MATH metodami przepisywania odpowiedzi, rozumowania wstecznego i FOBAR. Zasila modele MetaMath, które wyraźnie przewyższają modele bazowe w benchmarkach matematycznych.

Dataset Details

Providermeta-math
CategoryRozumowanie
Size395K Pairs
LicenseMIT
Downloads1.2M
TagsMath, Reasoning, GSM8K, MATH, Augmented
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("meta-math/MetaMathQA")

Fine-tuning z tym zbiorem danych

Szacowany VRAM do fine-tuningu z QLoRA (model bazowy 4-bit + adaptery LoRA), przy zachowawczych ustawieniach:

7B QLoRA~6GB VRAM
13B QLoRA~10GB VRAM

Sprawdź, czy Twoje GPU to udźwignie →

Pierwszy fine-tuning? Przejdź przewodnik krok po kroku: Zrób fine-tuning pierwszego LLM w godzinę

Powiązane zbiory danych

Najczęstsze pytania

Czy mogę użyć MetaMathQA komercyjnie?
Tak — MetaMathQA jest udostępniony na licencji MIT, liberalnej licencji pozwalającej na użycie komercyjne, w tym trenowanie modeli wdrażanych w produkcie. Przed publikacją sprawdź wymogi atrybucji na karcie zbioru.
Ile danych zawiera MetaMathQA i czy potrzebuję wszystkich?
MetaMathQA zawiera 395K Pairs. Rzadko potrzebujesz całości: do fine-tuningu stylu i formatu wystarcza kilkaset–kilka tysięcy przykładów — załaduj wycinek (np. split="train[:1000]") i zwiększaj skalę tylko, gdy jakość przestaje rosnąć.
Do czego MetaMathQA nadaje się najlepiej?
Boosting GSM8K/MATH-style math skills in 7B models. Należy do sekcji „Rozumowanie" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.

← Wszystkie zbiory danych | Fine-Tuning Guide