孟加拉语AI解决数学奥林匹克问题基准数据集

数据集概述

该数据集围绕孟加拉语AI解决数学奥林匹克问题基准展开，通过评估大语言模型（LLMs）配置、微调特定数据集及应用检索增强生成（RAG）等方法，提升模型在多语言环境下的推理精度，为数学推理研究提供支持。

文件详解

• 文件名称：13624ijnlc04.pdf
• 文件格式：PDF（.pdf）
• 文件内容：包含研究论文全文，涵盖大语言模型在孟加拉语数学奥林匹克问题中的应用方法、实验过程及关键发现，涉及LLMs配置、微调、RAG技术等核心内容

适用场景

• 自然语言处理研究：分析大语言模型在多语言数学推理任务中的性能优化方法
• 教育技术应用：探索AI辅助解决数学奥林匹克问题的技术路径
• 模型微调实践：研究定制提示、数据集增强对模型推理精度的影响
• 跨语言AI研究：为孟加拉语等低资源语言的数学AI系统开发提供参考