„Mixture-of-Thoughts“ ist ein Datensatz zum schlussfolgernden Denken in mehreren Domänen, der hochwertige Denkprozesse in drei Hauptbereichen integriert: Mathematik, Programmierung und Naturwissenschaften. Ziel ist es, ein großes Sprachmodell (LLM) zu trainieren, um schrittweise Schlussfolgerungen zu ziehen. Jede Probe in diesem Datensatz enthält messages Felder speichern den Denkprozess in Form mehrerer Dialogrunden (z. B.: Frage → Denkschritte → Antwort) und unterstützen so die Fähigkeit des Modells, schrittweises Denken zu erlernen.

Datensatzstruktur:

• Mathematik: 93,7.000 Denkspuren zu mathematischen Problemen

• Programmierung: 83,1.000 Reasoning-Tracks für wettbewerbsorientierte Programmierprobleme in Python und C++

• Wissenschaft: 173.000 Denkanstöße für wissenschaftliche Fragen