OpenSeek Synthetic Reasoning Data
Un dataset massif de raisonnement synthétique pour les LLMs, couvrant les domaines des mathématiques, du code et de la culture générale. Utilisé pour l'entraînement et le fine-tuning de modèles à haut raisonnement.
Données multi-domaines, plusieurs milliards de tokens, format texte structuré JSON
CC-BY-SA 4.0
Description
OpenSeek Synthetic Reasoning Data est un ensemble de données générées à partir de pipelines automatisés visant à extraire, reformuler et structurer des raisonnements complexes issus de textes bruts. Il regroupe des données issues de domaines tels que les mathématiques (Proof-Pile, FineMath), la programmation (OpenCoder, StarCoder), et la connaissance générale (FineWeb, Dolma). Chaque entrée comprend une instruction, une chaîne de raisonnement (Chain-of-thought) et une réponse synthétique, le tout dans un format adapté au pré-entraînement de modèles.
À quoi sert ce dataset ?
- Pré-entraîner ou affiner des modèles LLM avec des capacités de raisonnement explicites
- Tester la performance des modèles sur des tâches complexes de type chain-of-thought
- Construire des benchmarks internes pour la validation de LLMs génératifs
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, le dataset peut être complété avec d'autres sources de raisonnement ou adapté à des langues et contextes spécifiques. Il est aussi possible de renforcer les chaînes de raisonnement avec des annotations supplémentaires (par exemple : niveau de complexité, domaine, cohérence logique). De plus, la pipeline de génération peut être personnalisée pour créer des variantes thématiques.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Laboratoires LLM
- Projets de NLP avancé
- Entraînement de modèles type GPT
🔧 Outils compatibles
- PyTorch
- Hugging Face Transformers
- DeepSpeed
- VLLM
💡 Astuce
Filtrez par domaine (math, code, général) pour construire des tâches spécialisées ou créer des sous-corpus thématiques.
Questions fréquemment posées
Ce dataset contient-il des données humaines ?
Non, toutes les données sont synthétiques, générées à partir de textes existants par des pipelines de transformation automatiques.
Est-il adapté à l'entraînement d'un modèle de raisonnement mathématique ?
Oui, une grande partie du dataset est issue de corpus mathématiques (Proof-Pile, FineMath) et adaptée à ce type d’usage.
Faut-il traiter ou nettoyer les données avant utilisation ?
Pas nécessairement, les données sont bien structurées. Toutefois, un filtrage par domaine ou complexité peut optimiser l’entraînement.
