OpenThoughts-114k는 수학, 코딩, 과학, 퍼즐과 같은 분야에 초점을 맞춘 오픈 소스 추론 데이터 세트로, 114,000개의 고품질 샘플을 포함하고 있습니다. Open Thoughts에서 2025년에 공개한 이 데이터 세트는 수학 및 코드 추론 작업에서 기존의 대규모 모델(예: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 및 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)보다 우수한 성능을 발휘하도록 소규모 추론 모델을 훈련하는 것을 목표로 합니다.

소환

@misc{guha2025openthoughtsdatarecipesreasoning, 제목={OpenThoughts: 추론 모델을 위한 데이터 레시피}, 저자={Etash Guha, Ryan Marten, Sedrick Keh, Negin Raoof, Georgios Smyrnis, Hritik Bansal, Marianna Nezhurina, Jean Mercat, Trung Vu, Zayne Sprague, Ashima Suvarna, Benjamin Feuer, Liangyu Chen, Zaid Khan, Eric Frankel, Sachin Grover, Caroline Choi, Niklas Muennighoff, Shiye Su, Wanjia Zhao, John Yang, Shreyas Pimpalgaonkar, Kartik Sharma, Charlie Cheng-Jie Ji, Yichuan Deng, Sarah Pratt, Vivek Ramanujan, Jon Saad-Falcon, Jeffrey Li, Achal Dave, Alon Albalak, Kushal Arora, Blake Wulfe, Chinmay Hegde, Greg Durrett, Sewoong Oh, Mohit Bansal, Saadia Gabriel, Aditya Grover, Kai-Wei Chang, Vaishaal 샹카르와 아론 고카슬란, 마이크 A. 메릴, 타츠노리 하시모토, 예진 최, 제니아 지체프, 라인하르트 헤켈, 마헤스와란 사티아무르티, 알렉산드로스 G. 디마키스, 루트비히 슈미트}, 연도={2025}, eprint={2506.04178}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG}, url={https://arxiv.org/abs/2506.04178}, }