数据集包含来自不同来源的数据，如arXiv的科学论文、编程代码片段以及网页数据，数据已经经过特定的过滤和处理，以适应数学推理、推理训练和微调等多种应用场景。
支持文本生成和问答等任务，特别适合用于开发和测试能够理解和生成数学相关内容的模型。
## 主要特点：
任务类型：专注于文本生成和问答任务，适合于开发和测试涉及数学推理和推理能力的模型。
语言支持：目前仅支持英语，适用于需要大量英文训练数据的场景。
数据量级：数据量级在10亿到100亿之间，为大规模模型训练提供了丰富的资源。
多样化的子集：包含不同来源和不同过滤条件下的数据子集，如arXiv的科学论文和编程代码片段，以及网页数据，这些子集适用于多种不同的训练和测试需求。
领域标签：数据集标签涵盖数学推理、推理、微调等，有助于精确挑选符合特定任务需求的数据。
数据集下载：<https://huggingface.co/datasets/math-ai/AutoMathText>
同时他们还有一个200万个数学问题和答案的集合数据集：StackMathQA
里面全是数学的问题和答案。可以让AI更好地学习怎么解决数学问题。
简单来说，就是个专门训练AI解数学题的超大习题集。
比如，里面会有解释为什么球的体积公式是4/3πr³ 这样的问题。可以帮助研究人员训练AI，解决更复杂的数学问题。
StackMathQA数据集：<https://huggingface.co/datasets/math-ai/StackMathQA>
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