南洋理工大学 发布 SCOPE 数据集, 应用在 数学推理、机器学习 领域

南洋理工大学 本次发布的数据集 SCOPE, SCOPE数据集由南洋理工大学、Shopee和SEA Group的研究人员创建，包含196,000个数学推理样本，每个样本都有1.4M个步骤级别的标签。该数据集通过SCOPE方法构建，该方法将自然语言推理步骤转换为代码并标准化，然后合并等效步骤以构建前缀树。SCOPE数据集旨在解决现有过程标注方法计算成本高昂的问题，通过引入基于压缩的方法，将计算复杂性从O(NMK)降低到O(N)。SCOPE数据集已证明，在Best-of-N策略和ProcessBench 1等评估设置下，基于该数据集训练的PRM始终优于现有的自动标注方法。

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