Датасет · Magpie-Align
250K CoT-инструкций для reasoning
Magpie-Align/Magpie-Reasoning-V2-250K-CoT-Deepseek-R1-Llama-70B
Крупный набор инструкций с цепочками рассуждений для обучения reasoning-моделей.
Что внутри
Датасет содержит 250K инструкций с CoT на английском для обучения и выравнивания LLM. Название указывает на CoT от DeepSeek-R1 и Llama-70B; размер 100K–1M, модальность text. Проект Magpie создан для открытой высококачественной instruction-разметки.
Что можно сделать
- SFT LoRA для reasoning-модели
- Донастроить instruct-модель на CoT
- Проверить качество цепочек рассуждений
- Языки
- Английский
- Размер
- 100K–1M записей
- Скачиваний за месяц
- 730
- Лайков
- 110
Модели, обученные на нём
- mradermacher/GROOT-8B-R1-GGUF 948
- mradermacher/Regulus-Qwen3-R1-Llama-Distill-1.7B-i1-GGUF 823
- mradermacher/ThinkPhi1.1-Tensors-i1-GGUF 530
- mradermacher/Tinyllama-r1-i1-GGUF 499
- mradermacher/ThinkPhi1.1-Tensors-GGUF 420
- prithivMLmods/Regulus-Qwen3-R1-Llama-Distill-GGUFГенерация текста 411
- mradermacher/Tinyllama-r1-GGUF 228
- mradermacher/Regulus-Qwen3-R1-Llama-Distill-1.7B-GGUF 135
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Magpie-Align/Magpie-Reasoning-V2-250K-CoT-Deepseek-R1-Llama-70B")