Reasoning-v1-20m est un ensemble de données de raisonnement à grande échelle publié par Glaiveai en 2025, contenant environ 20 millions de traces de raisonnement, couvrant des problèmes complexes dans plusieurs domaines tels que les mathématiques, la programmation et les sciences. Cet ensemble de données vise à aider le modèle à apprendre une logique de raisonnement complexe et à améliorer ses performances dans les tâches de raisonnement en plusieurs étapes en fournissant de riches exemples du processus de raisonnement.

L'ensemble de données Reasoning-v1-20m se caractérise par son énorme quantité de données et ses diverses tâches de raisonnement. Non seulement il couvre un large éventail de domaines, mais il fournit également une chaîne de pensée (COT) détaillée pour chaque question, aidant le modèle à comprendre le processus de raisonnement étape par étape de la question à la réponse. Cette forme de données structurée fournit un matériel riche pour la formation du modèle, lui permettant d'apprendre et d'optimiser les stratégies de raisonnement.

Cet ensemble de données est largement utilisé dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle, notamment dans la formation et l'optimisation des modèles d'inférence. Cela peut aider les modèles à démontrer une plus grande précision et une plus grande logique lorsqu'ils traitent des problèmes complexes, comme dans la résolution de problèmes mathématiques, la résolution de problèmes de programmation et le raisonnement scientifique. En outre, cet ensemble de données peut également être utilisé pour étudier l’efficacité de différentes stratégies de raisonnement et promouvoir l’avancement de la technologie de traitement du langage naturel dans les tâches de raisonnement.