APTO-001/llm-math-reasoning-dataset

株式会社APTOは、大規模言語モデル（LLM）の数理推論能力向上を目指し、データセットの開発を行いました。 近年、LLMの性能は飛躍的に向上していますが、複数ステップの計算や厳密な解答形式を要求される数理タスクでは、依然として誤答や形式不備が散見されます。 これらの課題に対応するため、数理推論の思考・回答精度を高めることを目的とし、LLM学習用データセットを開発しました。 LLMを取り扱っている方々は、以下のような数学応用における課題を経験されたことがあると思います。 段階的な計算を展開しない、計算プロセスを正確に踏まず解答を誤る 整数や分数など、指定された解答フォーマットに従わない出力 途中式の記載漏れや最終解答のみの出力など、問題へのアプローチが見えない解答 このように複雑な数理問題の回答において、指示やルールを無視し正確なアウトプットが行われないという経験をされた方も多いと思います。 そこで数学問題の解答精度を改善するために、LLMの思考能力改善のノウハウを活かし、複雑な思考プロセスを含む数学問題データセットの開発を行いました。 データの内容… See the full description on the dataset page: huggingface.co/datasets/APTO-001/llm-math-reasoning-dataset.