Rombo-Org团队创建的Optimized_Reasoning数据集在Hugging Face平台上

在Hugging Face上的Optimized_Reasoning数据集是一个专门旨在提升语言模型推理能力的资源。它引入了独特的“system_prompt”功能，指导模型何时进行详细推理或提供直接答案，从而优化了标记的使用。这个数据集以其增强模型效率和推理能力的潜力而脱颖而出，对于希望改进人工智能性能的开发人员来说，是一个宝贵的工具。它经过精心策划，以保持易于和复杂查询之间的平衡，并设定清晰的标记限制，以确保模型能区分两者。对于从事人工智能和机器学习领域的人来说，探索这个数据集可能是迈向更具成本效益和智能的语言处理的一步。-优化推理数据集是为了提高LLM模型的推理能力，减少词元的使用。 -数据集包括一个“system_prompt”标签，用于指示推理要求。 -非推理查询标记为“此查询很简单；不需要详细推理。\n”。 -推理查询标记为“此查询很复杂，需要多步骤推理。\n”。 -数据集使用来自Deepseeek-R1的推理数据，并限制每行的令牌。 -非推理数据的最大令牌是2916，推理数据的最大令牌为7620。 -非推理数据的总令牌为22963519，推理数据的令牌为32112990。