Датасет · nvidia
Математические доказательства и формализация в Lean 4
nvidia/Nemotron-Math-Proofs-v1
Около 580 тыс. задач-доказательств, 550 тыс. формализаций в Lean 4 и 900 тыс. рассуждений модели.
Что внутри
Датасет содержит около 580 тыс. задач на естественном языке с доказательствами, около 550 тыс. формализаций в теоремы Lean 4 и около 900 тыс. сгенерированных моделью рассуждений. Язык — английский, модальность — текст. Данные связаны с проектом Nemotron-Math и NeMo-Skills; формат в карточке не указан.
Что можно сделать
- Обучение LLM математическим доказательствам
- SFT для формализации теорем в Lean 4
- Оценка длинноконтекстных математических рассуждений
- Задачи
- Генерация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 100K–1M записей
- Скачиваний за месяц
- 1,4 тыс.
- Лайков
- 127
Модели, обученные на нём
- nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16Генерация текста 1,9 млн
- nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16Генерация текста 1,5 млн
- nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-NVFP4Генерация текста 622,9 тыс.
- nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8Генерация текста 127,2 тыс.
- unsloth/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUFГенерация текста 39,4 тыс.
- lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-4bitГенерация текста 32,2 тыс.
- lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-8bitГенерация текста 28,7 тыс.
- lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bitГенерация текста 28,2 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("nvidia/Nemotron-Math-Proofs-v1")