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LIMO (Less Is More for Reasoning) は、高品質のトレーニング サンプルを慎重に選択することで、大規模モデルの数学的推論能力をトレーニングおよび評価することを目的とした数学的推論データセットです。LIMO: 推論には「少ないほど良い」「」。このデータセットは主に、大規模モデルの数学的問題解決能力をトレーニングし、数学の試験や競争問題（AIME、MATH-500 など）でのパフォーマンスを向上させるために使用されます。

LIMO データセットは、高品質、小規模、効率性が特徴です。このデータセットには、817 個の高品質な数学的推論サンプルのみが含まれていますが、AIME 2025 評価では 44.5 点を獲得し、800,000 個のサンプルでトレーニングされたモデルに近い結果となりました。