北京邮电大学 发布 FinanceReasoning 数据集, 应用在 金融推理、数值推理 领域

北京邮电大学 本次发布的数据集 FinanceReasoning, FinanceReasoning是一个专为评估大型推理模型在金融数值推理问题中的推理能力而设计的基准数据集。该数据集由北京邮电大学的研究团队创建，包含2238个问题，覆盖了广泛的金融知识，旨在解决现有数据集在金融领域知识覆盖面、推理复杂性和准确性方面的不足。每个问题都包括混合上下文、明确的问题、Python格式的解决方案和精确答案，为准确评估大型推理模型的复杂数值推理能力提供了可靠的参考。此外，还构建了一个包含3133个Python格式函数的全面金融函数库，以增强模型的金融推理能力。

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