Datasets:

Uunan
/

turkish-math-reasoning

language:
  - tr
task_categories:
  - text-generation
  - question-answering
tags:
  - math
  - reasoning
  - chain-of-thought
  - chatml
size_categories:
  - 10K<n<100K

Turkish Math Reasoning Dataset (ChatML)

Bu veri seti, Türkçe dilinde yapay zeka modellerinin matematiksel mantık yürütme (reasoning/chain-of-thought) yeteneklerini geliştirmek için özel olarak hazırlanmıştır.

Veri setindeki problemlerin tamamı Toplama (+) ve Çıkarma (-) işlemlerinden oluşmaktadır.

Özellikler

Doğrulanmış İçerik: Veri setindeki her bir satır algoritmik olarak kontrol edilmiş, matematiksel olarak hatalı olan (yanlış işlem yapan) model çıktıları tamamen temizlenmiştir. Sadece %100 doğru cevaba ulaşan düşünce zincirleri bırakılmıştır.
Zenginleştirilmiş Şablonlar: Kullanıcı soruları ("bu işlemin sonucu kaçtır?", "bunu çözer misin?" vb.) ve asistan yanıtları binlerce farklı şablonla rastgele zenginleştirilmiştir. Bu sayede modelin tekdüze (robotik) ezberlemesinin önüne geçilmiştir.
ChatML Formatı: Veri seti doğrudan ChatML formatında hazırlanmıştır, böylece kolaylıkla LLM fine-tuning süreçlerinde kullanılabilir.
Thinking (İç Ses) Yapısı: Asistan mesajlarının içinde modelin sonuca nasıl ulaştığını adım adım anlattığı thinking (düşünce zinciri) bölümü bulunmaktadır.

Veri Yapısı (ChatML)

Örnek bir veri satırı aşağıdaki JSON formatındadır:

{
  "id": 1234,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "615 + 863 bu sorunun sonucu kaç çıkıyor?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "thinking": "863 sayısını işlemi kolaylaştırmak için 860'a tamamlıyorum. 615 ile 860'ı topladığımda 1475 elde ediyorum. Başlangıçta 3 eksik eklediğim için bu 3'ü sonuca ekliyorum. 1475 + 3 = 1478. Sonuç 1478'dir.",
      "content": "bu ifadenin değeri 1478 olarak hesaplanır."
    }
  ]
}

Kullanım Alanları

SFT (Supervised Fine-Tuning)
Düşünce zinciri (Chain-of-Thought) tabanlı model eğitimi
Türkçe matematiksel akıl yürütme becerilerinin ölçülmesi ve geliştirilmesi