HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Ensemble De Données De Référence De Raisonnement Mathématique LIMO

Date

il y a 9 mois

Taille

4.22 MB

Organisation

Université Jiao Tong de Shanghai

URL de publication

github.com

URL de l'article

arxiv.org

*Cet ensemble de données prend en charge l'utilisation en ligne.Cliquez ici pour sauter.

LIMO (Less Is More for Reasoning) est un ensemble de données de raisonnement mathématique qui vise à former et à évaluer la capacité de raisonnement mathématique de grands modèles en sélectionnant soigneusement des échantillons de formation de haute qualité.LIMO : Moins c'est plus pour le raisonnement". Cet ensemble de données est principalement utilisé pour former la capacité de résolution de problèmes mathématiques des grands modèles et améliorer leurs performances aux examens mathématiques et aux questions de concours (tels que AIME, MATH-500, etc.).

L'ensemble de données LIMO se caractérise par sa haute qualité, sa petite échelle et son efficacité. L'ensemble de données ne contient que 817 échantillons de raisonnement mathématique de haute qualité, mais il a obtenu un score de 44,5 dans l'évaluation AIME 2025, ce qui est proche du modèle formé avec 800 000 échantillons.

LIMO-Less-Is-More-for-Reasoning.torrent
Partage 0Téléchargement 0Terminés 92Téléchargements totaux 252
  • LIMO-Less-Is-More-for-Reasoning/
    • README.md
      1.32 KB
    • README.txt
      2.65 KB
      • data/
        • limo.zip
          4.22 MB

Construire l'IA avec l'IA

De l'idée au lancement — accélérez votre développement IA avec du co-codage IA gratuit, un environnement prêt à l'emploi et les meilleurs prix GPU.

Co-codage IA
GPU prêts à utiliser
Meilleurs prix
Commencer

Hyper Newsletters

Abonnez-vous à nos dernières mises à jour
Nous vous enverrons les dernières mises à jour de la semaine dans votre boîte de réception à neuf heures chaque lundi matin
Propulsé par MailChimp
Ensemble De Données De Référence De Raisonnement Mathématique LIMO | Ensembles de données | HyperAI