BASIC-MATH/qwen35-math-rl-by-length

수학 RL 학습 데이터 — 응답 예산별 3묶음

폴더 하나만 받으면 됩니다. 학습에 쓸 응답 길이 상한에 맞는 폴더를 고르세요. 각 폴더는 그 자체로 완결이고, 데이터·리워드·루브릭이 모두 들어 있습니다.

폴더	응답 상한	문제 수	이 예산에서 늘어난 분	힌트판	루브릭 보유
to-16k/	16,384	2,429	+2,429	2,069	2,313
to-32k/	32,768	5,542	+3,113	4,245	5,072
to-64k/	65,536	6,455	+913	4,245	5,724

폴더는 누적입니다. to-32k/ 는 to-16k/ 의 문제를 포함합니다. 응답 32,768 로 학습한다면 to-32k/ 하나만 받으면 됩니다.

구간 전용도 따로 있습니다 — bands/

누적이 아니라 그 구간에서 처음 learnable 이 되는 문제만 담았습니다. 세 파일을 합치면 to-64k/ 와 같아집니다.

파일	구간	문제	힌트판	루브릭
bands/upto-16k.parquet	~16K	2,429	2,069	2,313
bands/16k-to-32k.parquet	16K~32K	3,113	2,176	2,759
bands/32k-to-64k.parquet	32K~64K	913	0	652

힌트판은 bands/<구간>_hint.parquet 입니다. 루브릭과 리워드는 to-* 폴더 것을 그대로 쓰면 됩니다. 학습에 바로 쓰실 거면 to-* 를, 구간별 효과를 비교하실 거면 bands/ 를 보세요.

폴더 안 구조

to-32k/
├── data/
│   ├── train.parquet        일반 프롬프트 · bin·partial 케이스가 함께 씀
│   ├── train_hint.parquet   교사 힌트를 프롬프트에 넣은 판 · hint 케이스용
│   └── val_45.parquet       검증 45문제 (세 폴더 동일)
├── reward/
│   ├── bin.py               이진 정답 리워드
│   └── partial.py           부분점수 리워드
├── rubrics/
│   └── rubric.jsonl         이 폴더에 든 문제의 루브릭만
└── cases.json               케이스 3종의 데이터·리워드·환경변수

케이스 3종

케이스	데이터	리워드	환경변수
bin	data/train.parquet	reward/bin.py	T01_LADDER=0 T01_LADDER_KIND=0 T01_PARTIAL=0
partial	data/train.parquet	reward/partial.py	T01_LADDER=0.1 T01_LADDER_KIND=0.05 T01_PARTIAL=0.3
hint	data/train_hint.parquet	reward/bin.py	bin 과 같음

폴더 3개 × 케이스 3종 = 9가지 조합입니다.

어떻게 고른 문제인가

대상 모델 Qwen3.5-35B-A3B(thinking)로 후보 풀을 K=4 이상, temp 0.7 · top-p 0.95 로 직접 풀려 보고, 그 모델이 풀다 말다 하는 문제만 남겼습니다.

• 잘린 표본의 정답은 인정하지 않습니다
• 완주한 표본 중에 정답과 오답이 모두 있어야 채택합니다 (GRPO 그룹 안에 분산이 생겨야 학습이 됩니다)
• 응답 상한을 바꾸면 무엇이 잘렸는지가 달라지므로 채택 집합도 달라집니다. 폴더를 나눈 이유가 이것입니다

붙이는 법

reward_model.ground_truth   = ground_truth        (answer 아님)
extra_info.index            = uid
extra_info.rubrics          = rubrics             (행 안의 list 그대로)
custom_reward_function.path = reward/bin.py 또는 reward/partial.py
custom_reward_function.name = compute_score_dict
calculate_log_probs=False · static_pack 지정 금지

루브릭은 데이터 행 안에도 있고 rubrics/rubric.jsonl 에 uid 색인으로도 있습니다. 둘은 같은 원본에서 쓰므로 항상 일치합니다.

주의

• 학습 응답 상한은 폴더 이름과 같게 맞춰야 판정이 맞습니다
• 루브릭이 없는 행이 일부 있습니다. bin 케이스는 루브릭을 보상에 쓰지 않아 영향이 없고, partial 과 hint 는 루브릭 보유 행만 쓰면 됩니다
• 검증 45문제는 세 폴더에 같은 파일로 들어 있습니다. 학습 데이터와 겹치지 않습니다