MATH-500는 OpenAI가 'Let's Verify Step by Step' 논문에서 개발한 MATH 벤치마크의 하위 집합으로, 500개의 수학 문제로 구성되어 있습니다.
이 데이터셋은 대규모 언어 모델(LLM)의 수학적 문제 해결 능력을 평가하는 데 사용되며, 각 문제는 단계별 솔루션을 포함하고 있어 체인 오브 생각(CoT) 훈련에 유용합니다.
**EM(Exact Match)**은 모델이 생성한 답변이 정답과 정확히 일치하는지를 평가하는 지표로, MATH-500 데이터셋에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용됩니다.
최근 공개된 DeepSeek-V3 모델은 MATH-500 데이터셋에서 90.2%의 정확도를 기록하며, 수학 문제 해결 분야에서 우수한 성능을 보였습니다.
MATH-500 데이터셋은 Hugging Face의 데이터셋 허브에서 확인할 수 있으며, 연구자들은 이를 활용하여 모델의 수학적 추론 능력을 평가하고 개선할 수 있습니다.
또한, OpenAI의 GitHub 저장소에서 관련 소스 파일을 확인할 수 있습니다.
이러한 자원을 통해 LLM의 수학적 문제 해결 능력을 더욱 발전시킬 수 있을 것입니다.