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Big-Math: A Large-Scale, High-Quality Math Dataset for Reinforcement Learning in Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Big-Math数据集，包含超过25万个高质量数学问题，专为语言模型的强化学习设计。通过严格筛选，确保问题的可验证性和开放性，并新增47000个问题，以提升语言模型的推理能力。
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关键要点
- 本研究提出了Big-Math数据集，包含超过25万个高质量数学问题。
- Big-Math数据集专为语言模型的强化学习设计。
- 通过严格筛选，确保问题的可验证性和开放性。
- 新增47000个问题，以提升语言模型的推理能力。
- 解决了现有数学数据集在质量和数量之间的权衡问题。
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