普特南数学竞赛题目与解答数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：数学,竞赛,普特南,问题,解答,机器学习,人工智能,推理,基准,评测
数据概述：
本数据集包含来自威廉·洛厄尔·普特南数学竞赛的复杂数学问题及其详细的解答。数据集最初发布于Hugging Face平台，由Putnam-AXIOM团队构建，旨在为评估大型语言模型（LLM）的高级数学推理能力提供基准。该数据集由236个具有挑战性的普特南竞赛题目组成，并配有详尽的逐步解答，能够有效测试模型在复杂数学问题上的表现。为了解决普特南问题的潜在数据污染问题，数据集还为53个问题创建了功能变化版本，从而增强了评估的可靠性。
数据用途概述：
该数据集主要用于评估和基准测试大型语言模型在数学推理方面的能力。研究人员和开发者可以利用该数据集来训练和测试LLM在解决复杂数学问题上的表现，评估模型的推理准确性和解决问题的效率。此外，该数据集也可用于教育目的，例如，作为学生学习高等数学和备考普特南竞赛的参考资料，或者用于开发数学教育相关的应用。数据集的变体版本也为研究人员提供了评估模型泛化能力和抵抗数据污染的手段。
