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CMATH
介绍
本项目中我们提出了CMATH数据集,包括1.7k个小学水平的数学应用题和详细的注释。本数据集旨在提供一个基准工具来评估以下问题:当前流行的大模型的数学能力对应小学数学几年级的水平?我们评估了各种流行的大模型,发现只有GPT-4能通过所有六个年级的数学考试(准确率>=60%)。此外,我们通过在CMATH数据集中添加干扰信息来评估大模型的稳健性。我们的研究结果表明,GPT-4是唯一保持鲁棒性的模型。
数据集
cmath_dev
我们分两批开源CMATH数据集中的样本。第一批开源600条样本,每个年级100条。首次开源的样本可以视为一个dev集。剩余的样本(可以视为test集)将在年底开源。
样本示例
模型表现对比
distractor
为了评估大模型面对干扰信息的稳健性,我们创建了一个小型“干扰集”,包含60条样本。每条样本中包含1个原始问题,以及5个由我们手工添加干扰信息后的“增广问题”,共6个问题。
样本示例
模型表现对比
代码
我们提供了一个脚本eval.py
用于对模型生成的回复进行自动化的评估。
开源协议
- 源代码:MIT license
- 数据集:CC BY 4.0
引用我们
@misc{wei2023cmath,
title={CMATH: Can Your Language Model Pass Chinese Elementary School Math Test?},
author={Tianwen Wei and Jian Luan and Wei Liu and Shuang Dong and Bin Wang},
year={2023},
eprint={2306.16636},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}