---
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:

```json
{
  "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