覆蓋數(shù)學/代碼/科學/謎題，高質量推理數(shù)據(jù)集匯總，助力復現(xiàn)DeepSeek超強推理能力

AIGC動態(tài)3個月前發(fā)布 HyperAI超神經(jīng)

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一鍵下載 7 大熱門推理數(shù)據(jù)集

原標題：覆蓋數(shù)學/代碼/科學/謎題，高質量推理數(shù)據(jù)集匯總，助力復現(xiàn)DeepSeek超強推理能力
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
內容字數(shù)：4470字

推理數(shù)據(jù)集匯總：助力大模型推理能力提升

本文總結了HyperAI超神經(jīng)整理的熱門推理數(shù)據(jù)集，涵蓋數(shù)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。

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(tài)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。
DeepSeek的成功與高質量數(shù)據(jù)集的重要性
DeepSeek模型在AIME數(shù)學競賽中的優(yōu)異表現(xiàn)，凸顯了高質量推理數(shù)據(jù)集的重要性。其所依賴的OpenThoughts-114k數(shù)據(jù)集，通過嚴格的驗證機制和多步推理結構，確保了數(shù)據(jù)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。
七個熱門推理數(shù)據(jù)集詳解
文章詳細介紹了七個熱門推理數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)集，包含問題、推理軌跡和答案，覆蓋代碼、數(shù)學和科學謎題等領域。
3. Dolphin-R1：包含約80萬個樣本，數(shù)據(jù)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(xiàn)。
4. LIMO：包含817個高質量數(shù)學推理樣本，用于訓練和評估大模型的數(shù)學推理能力。
5. NuminaMath-1.5：包含約900k個高質量競賽級別數(shù)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(shù)學問題及其推理軌跡，旨在填補DeepSeek R1合成數(shù)據(jù)的缺口。
7. Chinese DeepSeek R1 Distill data：中文開源蒸餾滿血R1的數(shù)據(jù)集，包含Math、Exam、STEM和General等多種類型數(shù)據(jù)。
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，該平臺致力于為開發(fā)者提供豐富優(yōu)質的公共資源，包括數(shù)據(jù)集下載、教程、論文解讀等。