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覆蓋數學/代碼/科學/謎題,高質量推理數據集匯總,助力復現DeepSeek超強推理能力

一鍵下載 7 大熱門推理數據集

覆蓋數學/代碼/科學/謎題,高質量推理數據集匯總,助力復現DeepSeek超強推理能力

原標題:覆蓋數學/代碼/科學/謎題,高質量推理數據集匯總,助力復現DeepSeek超強推理能力
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:4470字

推理數據集匯總:助力大模型推理能力提升

本文總結了HyperAI超神經整理的熱門推理數據集,涵蓋數學、代碼、科學、謎題等領域,旨在幫助讀者快速了解并獲取這些資源,提升大模型的推理能力。

  1. 引言:推理能力成為大模型競爭焦點

    文章指出,在大模型競爭日益激烈的背景下,推理能力已成為衡量模型性能的關鍵指標,也是AI邁向通用人工智能(AGI)的重要方向。數據質量成為模型從“答案記憶”轉向“邏輯推演”的關鍵因素,高質量推理數據集的構建至關重要。構建過程中需要嚴格隔離測試集和訓練集,引入動態更新機制,并針對復雜任務精心設計邏輯鏈條和隱藏條件,模擬人類解題過程。

  2. DeepSeek的成功與高質量數據集的重要性

    DeepSeek模型在AIME數學競賽中的優異表現,凸顯了高質量推理數據集的重要性。其所依賴的OpenThoughts-114k數據集,通過嚴格的驗證機制和多步推理結構,確保了數據的準確性和可靠性,使模型能夠學習更深層次的推理能力,而非單純的記憶。

  3. 七個熱門推理數據集詳解

    文章詳細介紹了七個熱門推理數據集,并提供了下載地址:

    1. OpenThoughts-114k:包含11.4萬個高質量樣本,涵蓋數學、代碼、科學和謎題等領域,旨在訓練小型推理模型。

    2. Bespoke-Stratos-17k:高質量數據集,包含問題、推理軌跡和答案,覆蓋代碼、數學和科學謎題等領域。

    3. Dolphin-R1:包含約80萬個樣本,數據來源包括DeepSeek-R1、Gemini Flash和Dolphin Chat,旨在提升模型在推理任務中的表現。

    4. LIMO:包含817個高質量數學推理樣本,用于訓練和評估大模型的數學推理能力。

    5. NuminaMath-1.5:包含約900k個高質量競賽級別數學問題,每個問題的解決方案都采用鏈式思維(CoT)格式。

    6. OpenR1-Math-220k:包含22萬條高質量的數學問題及其推理軌跡,旨在填補DeepSeek R1合成數據的缺口。

    7. Chinese DeepSeek R1 Distill data:中文開源蒸餾滿血R1的數據集,包含Math、Exam、STEM和General等多種類型數據。

  4. HyperAI超神經及資源獲取

    文章最后介紹了HyperAI超神經(hyper.ai)平臺,該平臺致力于為開發者提供豐富優質的公共資源,包括數據集下載、教程、論文解讀等。


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作者簡介:解構技術先進性與普適性,報道更前沿的 AIforScience 案例

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