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。

引用

@misc{ye2025limoreasoning,
title={LIMO: Less is More for Reasoning},
author={Yixin Ye and Zhen Huang and Yang Xiao and Ethan Chern and Shijie Xia and Pengfei Liu},
year={2025},
eprint={2502.03387},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2502.03387},
}