OpenSeek Synthetic Reasoning Data
Un enorme conjunto de datos de razonamiento sintético para los LLM, que cubre los campos de las matemáticas, el código y el conocimiento general. Se utiliza para entrenar y ajustar modelos con alto contenido de razonamiento.
Datos multidominio, varios miles de millones de tokens, formato de texto estructurado JSON
CC-BY-SA 4.0
Descripción
OpenSeek Synthetic Reasoning Data es un conjunto de datos generados a partir de procesos automatizados destinados a extraer, reformular y estructurar el razonamiento complejo a partir de textos sin procesar. Reúne datos de campos como las matemáticas (Proof-Pile, FineMath), la programación (OpenCoder, StarCoder) y el conocimiento general (FineWeb, Dolma). Cada entrada incluye una instrucción, una cadena de pensamiento y una respuesta sintética, todo ello en un formato adecuado para los modelos de preentrenamiento.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Preentrene o refine los modelos de LLM con habilidades de razonamiento explícito
- Pruebe el rendimiento de los modelos en tareas complejas relacionadas con la cadena de pensamiento
- Creación de puntos de referencia internos para la validación de LLM generativos
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, el conjunto de datos puede complementarse con otras fuentes de razonamiento o adaptarse a idiomas y contextos específicos. También es posible reforzar las cadenas de razonamiento con anotaciones adicionales (por ejemplo: nivel de complejidad, dominio, coherencia lógica). Además, el proceso de construcción se puede personalizar para crear variantes temáticas.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Laboratorios LLM
- Proyectos avanzados de PNL
- Entrenamiento sobre modelos GPT
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- Hugging Face Transformers
- DeepSpeed
- VLLM
💡 Consejo
Filtre por dominio (matemáticas, código, general) para crear tareas especializadas o crear subcorpus temáticos.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene datos humanos?
No, todos los datos son sintéticos y se generan a partir de textos existentes mediante canalizaciones de transformación automática.
¿Es adecuado para entrenar un modelo de razonamiento matemático?
Sí, una gran parte del conjunto de datos proviene de corpus matemáticos (Proof-Pile, FineMath) y está adaptado a este tipo de uso.
¿Deben procesarse o limpiarse los datos antes de usarlos?
No necesariamente, los datos están bien estructurados. Sin embargo, filtrar por dominio o complejidad puede optimizar la capacitación.
