MATH vs. MATH-500：数学推理评测基准的对比与解析

在评估大型语言模型（LLM）的数学推理能力时，MATH和MATH-500是两个备受关注的基准测试。尽管它们都旨在衡量模型的数学解题能力，但在发布者、发布目的、评测目标和对比结果等方面存在显著差异。

Math与MATH-500

MATH基准测试由亨利·托马斯（Henry Thomas）等人于2021年发布，旨在提供一个涵盖广泛数学主题和难度的评测数据集，以全面评估LLM在数学问题上的表现。

MATH-500基准测试由OpenAI于2023年推出，作为评估其最新模型（如GPT-4o）数学能力的工具。该基准测试包含500道高难度的数学竞赛题目，旨在挑战模型的极限，评估其在复杂数学问题上的推理和解题能力。

评测目标：

MATH的目标是测试模型在各个数学领域和难度级别上的通用解题能力，包括代数、几何、概率等。