Датасет · facebook
NaturalReasoning: задачи на рассуждение
facebook/natural_reasoning
Крупный набор сложных вопросов с эталонными ответами и сгенерированными решениями.
Что внутри
Датасет NaturalReasoning — крупномасштабный набор задач общего рассуждения. Вопросы получены обратным переводом из претрейн-корпусов DCLM и FineMath, дедуплицированы и очищены от пересечений с MATH, GPQA, MMLU-Pro и MMLU-STEM. Для каждого вопроса, где возможно, есть эталонный финальный ответ из исходного документа и сгенерированный моделью ответ; язык — английский, размер — от 1 до 10 млн примеров.
Что можно сделать
- Дообучить LLM reasoning на SFT
- Проверить устойчивость модели к сложным вопросам
- Сделать LoRA для общего рассуждения
- Задачи
- Генерация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 1M–10M записей
- Скачиваний за месяц
- 6,7 тыс.
- Лайков
- 600
Модели, обученные на нём
- dmis-lab/UltraBERT-380MЗаполнение пропусков 15,2 тыс.
- dmis-lab/UltraBERT-150MЗаполнение пропусков 14,6 тыс.
- mradermacher/marin-8b-instruct-i1-GGUFГенерация текста 1,3 тыс.
- marin-community/marin-8b-instructГенерация текста 912
- theprint/Coma-3B-GGUF 656
- mradermacher/Math-Coma-7B-i1-GGUF 594
- mradermacher/Coma-3B-i1-GGUF 474
- mradermacher/marin-8b-instruct-GGUFГенерация текста 423
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("facebook/natural_reasoning")