Wir freuen uns sehr, die Annahme des Artikels "MAMUT: A Novel Framework for Modifying Mathematical Formulas for the Generation of Specialized Datasets for Language Model Training" im Journal Transactions on Machine Learning Research (TMLR; 06/2025) bekannt zu geben.

In der Arbeit stellen wir Math Mutator (MAMUT) vor - eine neuartige Methode zur automatischen Anreicherung mathematischer Datensätze. Ausgehend von einer gegebenen LaTeX Formel (z.B. (a+b)^2=a^2+2ab+b^2) erzeugt MAMUT neue, mathematisch equivalente Varianten mit veränderter Notation und Variablen (z.B. c^2+a^2+2ac=(a+c)^2). Zusätzlich kann MAMUT gezielt fehlerhafte Varianten generieren, indem einzelne Terme subtil verändert werden (z.B. b^2 durch 2^b ersetzen), sodass eine formal ähnliche, aber mathematische inkorrekte Formel entseht. Unsere Experimente zeigen, dass Sprachmodelle, die mit den MAMUT erzeugten Daten trainiert werden, ein besseres mathematischen Verständnis entwickeln.

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