AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M هي مجموعة بيانات واسعة النطاق لمهام الاستدلال العام، أصدرها فريق am في مارس 2025. نتائج الورقة البحثية ذات الصلة هي "1.4 مليون مجموعة بيانات استدلالية مفتوحة المصدر لتمكين تدريب نماذج اللغة الكبيرة". تحتوي مجموعة البيانات على ما يقرب من 1.4 مليون إدخال بيانات، تغطي مجموعة متنوعة من أنواع الأسئلة بما في ذلك الرياضيات والترميز والأسئلة والأجوبة العلمية والدردشة العامة. لقد تم اختيار هذه البيانات بعناية، وتم إزالة التكرارات الدلالية منها وتنظيفها بدقة لضمان الجودة العالية والتحدي الذي تتمتع به البيانات. يحتوي كل إدخال في مجموعة البيانات على مسارات تفكير غنية، والتي لا تزود النموذج بأمثلة لعملية التفكير فحسب، بل تساعد النموذج أيضًا على فهم مهام التفكير المعقدة وتوليد حلول لها بشكل أفضل. يهدف إصدار مجموعة البيانات AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M إلى توفير أداة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية ومهام الاستدلال، وخاصة لتدريب وتحسين قدرات الاستدلال للنماذج اللغوية الكبيرة. ويمكن أن يساعد النماذج على تحسين أدائها في مجالات رئيسية مثل الرياضيات والترميز والإجابة على الأسئلة العلمية، حتى تتمكن من التعامل بشكل أفضل مع مهام التفكير المعقدة المختلفة.

الاستشهاد

إذا وجدت عملنا مفيدًا لبحثك، فيرجى منحنا نجمة 👍 وذكر عملنا 👍 "BibTeX" @misc{tian2025correctanswersequaldistillation, العنوان: {ليست كل الإجابات الصحيحة متساوية: لماذا يُعد مصدر التقطير مهمًا} المؤلف={Xiaoyu Tian وYunjie Ji وHaotian Wang وShuaiting Chen وSitong Zhao وYiping Peng وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2505.14464}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.14464}, } @misc{ji2025amthinkingv1advancingfrontierreasoning, العنوان={AM-Thinking-v1: تطوير حدود التفكير على نطاق 32 مليار}, المؤلف={Yunjie Ji وXiaoyu Tian وSitong Zhao وHaotian Wang وShuaiting Chen وYiping Peng وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2505.08311}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.08311}, } @misc{tian2025exploringpotentialofflinerl, العنوان: {استكشاف إمكانات التعلم المعزز غير المتصل بالإنترنت للاستدلال في نماذج التعلم المعزز: دراسة أولية} المؤلف={Xiaoyu Tian وSitong Zhao وHaotian Wang وShuaiting Chen وYiping Peng وYunjie Ji وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2505.02142}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.02142}, } @misc{tian2025deepdistillenhancingllmreasoning, العنوان={DeepDistill: تعزيز قدرات الاستدلال في نماذج التعلم الخطي من خلال تدريب البيانات المتدرجة الصعوبة على نطاق واسع}, المؤلف={Xiaoyu Tian وSitong Zhao وHaotian Wang وShuaiting Chen وYiping Peng وYunjie Ji وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2504.17565}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.17565}, } @misc{wang2025leveragingreasoningmodelanswers, العنوان: {الاستفادة من إجابات نموذج الاستدلال لتعزيز قدرة النموذج غير الاستدلالي} المؤلف={هاوتيان وانغ وهان تشاو وشوايتينغ تشين وشياويو تيان وسيتونغ تشاو ويونجي جي وييبينغ بينغ وشيانغانغ لي}، year={2025}, eprint={2504.09639}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.09639}, } @misc{ji2025difficultyawarestagedreinforcementlearning, title={كيف يعزز التعلم المعزز المرحلي الواعي بالصعوبة قدرات التفكير لدى نماذج التعلم المعزز: دراسة تجريبية أولية}, المؤلف={Yunjie Ji وSitong Zhao وXiayu Tian وHaotian Wang وShuaiting Chen وYiping Peng وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2504.00829}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.00829}, } @misc{tian2025thinktwiceenhancingllm, العنوان: {فكّر مرتين: تحسين التفكير المنطقي في اختبار LLM من خلال توسيع نطاق التفكير متعدد الجولات في وقت الاختبار} المؤلف={Xiaoyu Tian وSitong Zhao وHaotian Wang وShuaiting Chen وYunjie Ji وYiping Peng وHan Zhao وXiangang Li}، year={2025}, eprint={2503.19855}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2503.19855}, } @misc{zhao202514millionopensourcedistilled, title={مجموعة بيانات استدلالية مُقطّرة مفتوحة المصدر تضم 1.4 مليون عنصر لتمكين تدريب نماذج اللغة الكبيرة}, المؤلف={هان تشاو وهاوتيان وانغ وييبينغ بينغ وسيتونغ تشاو وشياويو تيان وشوايتينغ تشين ويونجي جي وشيانغانغ لي}، year={2025}, eprint={2503.19633}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2503.19633}, } “`