AutoMathText est un ensemble de données textuelles mathématiques à grande échelle avec une taille de données comprise entre 1 milliard et 10 milliards. Les données proviennent d'un large éventail de sources, notamment des articles scientifiques, des codes de programmation et des données de pages Web, pour une taille totale de 200 Go. Cet ensemble de données peut être utilisé pour le raisonnement mathématique, la formation et le réglage fin des modèles, et prend en charge la génération de texte et les tâches de questions et réponses, fournissant ainsi de riches ressources pour la formation de modèles à grande échelle. Il est particulièrement adapté au développement et au test de modèles qui comprennent et génèrent. contenu lié aux mathématiques et fournit une base solide pour le domaine de l'IA et fournit un support de données précieux pour la recherche et les applications.
AutoMathText est un énorme ensemble de données textuelles mathématiques d'une taille totale de 200 Go. L'ensemble de données regroupe des données provenant de plusieurs sources, notamment des articles scientifiques, des extraits de code de programmation et des données de pages Web. L'ensemble de données convient à divers scénarios d'application tels que le raisonnement mathématique, l'entraînement au raisonnement et le réglage fin. L'ensemble de données prend également en charge les tâches de génération de texte et de réponse aux questions, et est particulièrement utile pour développer et tester des modèles permettant de comprendre et de générer du contenu lié aux mathématiques. Actuellement, l'ensemble de données contient entre 1 et 10 milliards de données, fournissant des ressources abondantes pour la formation de modèles à grande échelle.
L'énorme échelle et le large éventail de scénarios d'application de l'ensemble de données AutoMathText en font une ressource importante dans le domaine de l'IA, en particulier dans la formation et le développement de modèles liés aux mathématiques. Ses diverses sources de données et possibilités d’application constituent une base solide pour promouvoir le développement de la technologie de l’IA dans le domaine des mathématiques. À l’avenir, la mise à jour et l’amélioration continues de cet ensemble de données favoriseront davantage l’application et l’innovation de l’IA dans le domaine des mathématiques.