覆蓋數(shù)學(xué)/代碼/科學(xué)/謎題，高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集匯總，助力復(fù)現(xiàn)DeepSeek超強(qiáng)推理能力

一鍵下載 7 大熱門(mén)推理數(shù)據(jù)集

原標(biāo)題：覆蓋數(shù)學(xué)/代碼/科學(xué)/謎題，高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集匯總，助力復(fù)現(xiàn)DeepSeek超強(qiáng)推理能力
文章來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4470字

推理數(shù)據(jù)集匯總：助力大模型推理能力提升

本文總結(jié)了HyperAI超神經(jīng)整理的熱門(mén)推理數(shù)據(jù)集，涵蓋數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)、謎題等領(lǐng)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(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)

   文章指出，在大模型競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的背景下，推理能力已成為衡量模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，也是AI邁向通用人工智能(AGI)的重要方向。數(shù)據(jù)質(zhì)量成為模型從“答案記憶”轉(zhuǎn)向“邏輯推演”的關(guān)鍵因素，高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集的構(gòu)建至關(guān)重要。構(gòu)建過(guò)程中需要嚴(yán)格隔離測(cè)試集和訓(xùn)練集，引入動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，并針對(duì)復(fù)雜任務(wù)精心設(shè)計(jì)邏輯鏈條和隱藏條件，模擬人類(lèi)解題過(guò)程。

2. DeepSeek的成功與高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的重要性

   DeepSeek模型在AIME數(shù)學(xué)競(jìng)賽中的優(yōu)異表現(xiàn)，凸顯了高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集的重要性。其所依賴(lài)的OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集，通過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證機(jī)制和多步推理結(jié)構(gòu)，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，使模型能夠?qū)W習(xí)更深層次的推理能力，而非單純的記憶。

3. 七個(gè)熱門(mén)推理數(shù)據(jù)集詳解

   文章詳細(xì)介紹了七個(gè)熱門(mén)推理數(shù)據(jù)集，并提供了下載地址：

   1. OpenThoughts-114k：包含11.4萬(wàn)個(gè)高質(zhì)量樣本，涵蓋數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)和謎題等領(lǐng)域，旨在訓(xùn)練小型推理模型。

   2. Bespoke-Stratos-17k：高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，包含問(wèn)題、推理軌跡和答案，覆蓋代碼、數(shù)學(xué)和科學(xué)謎題等領(lǐng)域。

   3. Dolphin-R1：包含約80萬(wàn)個(gè)樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源包括DeepSeek-R1、Gemini Flash和Dolphin Chat，旨在提升模型在推理任務(wù)中的表現(xiàn)。

   4. LIMO：包含817個(gè)高質(zhì)量數(shù)學(xué)推理樣本，用于訓(xùn)練和評(píng)估大模型的數(shù)學(xué)推理能力。

   5. NuminaMath-1.5：包含約900k個(gè)高質(zhì)量競(jìng)賽級(jí)別數(shù)學(xué)問(wèn)題，每個(gè)問(wèn)題的解決方案都采用鏈?zhǔn)剿季S(CoT)格式。

   6. OpenR1-Math-220k：包含22萬(wàn)條高質(zhì)量的數(shù)學(xué)問(wèn)題及其推理軌跡，旨在填補(bǔ)DeepSeek R1合成數(shù)據(jù)的缺口。

   7. Chinese DeepSeek R1 Distill data：中文開(kāi)源蒸餾滿(mǎn)血R1的數(shù)據(jù)集，包含Math、Exam、STEM和General等多種類(lèi)型數(shù)據(jù)。

4. HyperAI超神經(jīng)及資源獲取

   文章最后介紹了HyperAI超神經(jīng)（hyper.ai）平臺(tái)，該平臺(tái)致力于為開(kāi)發(fā)者提供豐富優(yōu)質(zhì)的公共資源，包括數(shù)據(jù)集下載、教程、論文解讀等。

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文章來(lái)源：HyperAI超神經(jīng)
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作者簡(jiǎn)介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，報(bào)道更前沿的 AIforScience 案例