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AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M 대규모 일반 추론 작업 데이터 세트
AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M은 am-team이 2025년 3월에 발표한 대규모 일반 추론 과제 데이터셋입니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.대규모 언어 모델 학습을 강화하는 140만 개의 오픈소스 증류 추론 데이터 세트". 이 데이터 세트에는 수학, 코드, 과학 Q&A, 일반 채팅을 포함한 다양한 질문 유형을 포괄하는 약 140만 개의 데이터 항목이 포함되어 있습니다. 이러한 데이터는 신중하게 선택되고, 의미적으로 중복이 제거되고, 엄격하게 정리되어 데이터의 높은 품질과 난이도가 보장됩니다. 데이터 세트의 각 항목에는 풍부한 사고 추적이 포함되어 있습니다. 이는 모델에 추론 과정의 예를 제공할 뿐만 아니라 모델이 복잡한 추론 작업을 더 잘 이해하고 솔루션을 생성하는 데 도움이 됩니다. AM-DeepSeek-R1-Distilled-1.4M 데이터 세트의 출시는 자연어 처리 및 추론 작업, 특히 대규모 언어 모델의 추론 기능을 훈련하고 최적화하는 데 강력한 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 모델이 수학, 코드, 과학적 질문 답변 등의 핵심 분야에서 성능을 개선하는 데 도움이 되어 다양하고 복잡한 추론 작업에 더 잘 대처할 수 있도록 합니다.
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“BibTeX @misc{tian2025correctanswersequaldistillation, 제목={모든 정답이 동등한 것은 아닙니다: 증류 원료가 중요한 이유} 작성자={Xiaoyu Tian, Yunjie Ji, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Sitong Zhao, Yiping Peng, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2505.14464}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.14464}, } @misc{ji2025amthinkingv1advancingfrontierreasoning, 제목={AM-Thinking-v1: 320억 규모에서 추론의 최전선을 발전시키다} 저자={Yunjie Ji, Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yiping Peng, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2505.08311}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.08311}, } @misc{tian2025exploringpotentialofflinerl, 제목={LLM에서의 추론을 위한 오프라인 강화 학습의 잠재력 탐구: 예비 연구} 작성자={Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yiping Peng, Yunjie Ji, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2505.02142}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2505.02142}, } @misc{tian2025deepdistillenhancingllmreasoning, 제목={DeepDistill: 대규모 난이도별 데이터 학습을 통한 LLM 추론 능력 향상} 작성자={Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yiping Peng, Yunjie Ji, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2504.17565}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.17565}, } @misc{wang2025leveragingreasoningmodelanswers, 제목={추론 모델 답변을 활용하여 비추론 모델의 기능을 향상시키는 방법} 저자={Haotian Wang, Han Zhao, Shuaiting Chen, Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Yunjie Ji, Yiping Peng, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2504.09639}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.09639}, } @misc{ji2025difficultyawarestagedreinforcementlearning, 제목={난이도 인식 단계별 강화 학습이 LLM의 추론 능력을 향상시키는 방법: 예비 실험 연구} 저자={Yunjie Ji, Sitong Zhao, Xiaoyu Tian, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yiping Peng, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2504.00829}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2504.00829}, } @misc{tian2025thinktwiceenhancingllm, 제목={두 번 생각하기: 다중 라운드 시험 시간 사고 확장을 통한 LLM 추론 능력 향상} 작성자={Xiaoyu Tian, Sitong Zhao, Haotian Wang, Shuaiting Chen, Yunjie Ji, Yiping Peng, Han Zhao, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2503.19855}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2503.19855}, } @misc{zhao202514millionopensourcedistilled, 제목={대규모 언어 모델 학습을 강화하는 140만 개 규모의 오픈 소스 정제 추론 데이터 세트} 저자={Han Zhao, Haotian Wang, Yiping Peng, Sitong Zhao, Xiaoyu Tian, Shuaiting Chen, Yunjie Ji, Xiangang Li}, 연도={2025}, eprint={2503.19633}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2503.19633}, } “