AI推理任务通常依赖于旨在测试逻辑、数学或常识理解的数据集。三个广泛使用的数据集是 bAbI 数据集、CommonsenseQA 和 DROP。bAbI 数据集由 Facebook AI 创建，包含 20 个合成任务，模拟演绎、推理和时间序列等推理挑战。例如，其中一个任务可能要求模型跟踪故事中角色的位置以回答“在哪里”的问题。CommonsenseQA 侧重于现实世界知识，其问题例如“为什么人们在处理冰块时要戴手套？”，这需要理解因果关系。DROP（段落离散推理）测试结合数学和逻辑的阅读理解，例如从文本段落中计算时间差。这些数据集旨在隔离特定的推理技能，使其成为评估模型能力的基准。
专业推理任务通常需要针对特定领域定制的数据集。例如，MATH 包含 LaTeX 格式的具有挑战性的高中数学问题（代数、微积分），测试分步解决问题的能力。GSM8K（小学数学 8K）提供小学数学应用题，用于评估模型将文本解析为方程式的能力。对于逻辑推理，StrategyQA 提出需要隐含多步推理的判断题，例如“长颈鹿能碰到树顶吗？”，这需要关于动物行为和物理学的知识。这些数据集强调结构化的问题解决，而非记忆。例如，GSM8K 要求模型在得出最终答案之前生成中间步骤（例如，“如果 Alice 有 3 个苹果，Bob 再给她 5 个，那么 3 + 5 = 8”），确保模型遵循逻辑链条。
在选择数据集时，开发者应考虑任务对齐、数据集大小和评估指标等因素。例如，像 bAbI 这样的合成数据集干净且聚焦，但可能缺乏现实世界的复杂性；而 CommonsenseQA 依赖众包数据，虽然引入了可变性，但能更好地反映人类的歧义性。评估方法也各不相同：DROP 使用精确答案匹配，而 StrategyQA 允许对部分正确的推理链进行软评分。此外，数据集规模也很重要——像 bAbI 这样较小的数据集（1 万个示例）更易于实验，但像 MATH 这样较大的数据集（1.2 万个问题）提供更广泛的覆盖范围。开发者还应验证数据集结构是否与其用例匹配；例如，GSM8K 的分步格式非常适合训练模型展示其工作过程，而 DROP 侧重于数字答案，适合需要精确计算的应用。