pe-nlp/Skywork-difficulty

这是一个包含训练数据的 dataset，数据中包括数据源、提示信息（包含内容和角色）、能力、奖励模型（包含真实答案和风格）、额外信息（包含索引和模型难度）、真实答案、模型响应、模型得分、失败计数和处理成功标志等字段。数据集包含一个训练集，数据大小为101,788,057字节，共有3,200个示例。

This is a dataset containing training data, which includes fields such as data source, prompt information (including content and role), ability, reward model (including ground truth and style), extra information (including index and model difficulty), ground truth, model responses, model scores, failed count, and processing success flag. The dataset consists of a training set, with a size of 101,788,057 bytes and a total of 3,200 examples.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，高质量、多维度标注的数据集对于评估和提升模型能力至关重要。Skywork-difficulty数据集由昆仑万维构建，旨在系统性地衡量大语言模型在复杂任务上的表现。该数据集精心收集了3200条训练样本，每条样本均包含来自多个来源的提示（prompt）、对应的标准答案（ground_truth）以及模型响应（model_responses）。构建过程中，数据集引入了多模型难度评分机制，利用DeepSeek-R1-Distill系列三个不同规模（1.5B、7B、32B）的模型对每个样本进行难度评估，并记录模型得分（model_scores）与失败次数（failed_count）。此外，数据集还标注了能力类型（ability）和奖励模型特征（reward_model），确保样本在内容和风格上具有代表性。最终，通过处理成功标志（processing_success）筛选出有效样本，形成结构严谨的评测基准。

特点

Skywork-difficulty数据集的核心特色在于其多维度、层次化的难度刻画能力。与传统单一指标不同，它通过三个不同参数规模的模型（1.5B、7B、32B）独立评估每个样本的难度，形成细粒度的模型难度（model_difficulty）指标，从而揭示不同能力层级模型对同一任务的差异化感知。数据集还包含丰富的元信息，如数据来源（data_source）、能力分类（ability）以及标准答案与模型响应的对比数据，为研究模型在特定能力维度上的表现提供了完备视角。此外，奖励模型特征（reward_model）中融入的ground_truth与风格（style）信息，使得数据集不仅可用于难度评估，还能辅助进行偏好对齐与风格迁移研究。这种多源异构标注的设计，使其成为分析模型能力边界与训练数据难度的理想工具。

使用方法

使用Skywork-difficulty数据集时，研究者可直接通过HuggingFace Datasets库加载默认配置的train分割数据。加载后的数据集包含data_source、prompt、ability、reward_model、extra_info、ground_truth、model_responses、model_scores、failed_count及processing_success等字段。对于难度分析任务，可聚焦于extra_info中的model_difficulty字段，利用三个模型难度分数构建复合难度指标。在评估模型表现时，可使用model_responses与ground_truth进行对比，结合model_scores量化生成质量。数据集还适用于训练难度感知的奖励模型或进行课程学习实验，通过failed_count和processing_success筛选高难度样本。建议研究者根据具体需求，灵活组合ability和reward_model字段进行子集划分，以开展针对性的能力诊断或难度自适应训练研究。

背景与挑战

背景概述

在大语言模型飞速演进的当下，如何精准评估模型在不同任务中的表现差异，尤其是量化其面对各类指令时的难度感知，成为提升模型智能水平的关键课题。pe-nlp/Skywork-difficulty数据集由天工AI团队于2024年创建，聚焦于模型难度评估这一核心研究问题，旨在通过多维度标注与多模型响应对比，揭示不同规模语言模型在推理、生成等能力上的难度分布规律。该数据集包含3200条精心构造的样本，每条样本融合了来自DeepSeek-R1系列三个不同参数量级模型的难度评分，为理解模型能力边界、优化训练策略提供了稀缺的量化基准。其发布迅速吸引了学术界与工业界的广泛关注，成为评估模型泛化能力和难度自适应训练的重要参考资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域挑战在于，传统评估方法多依赖单一指标或固定测试集，难以捕捉模型在不同难度层级上的真实表现差异，而Skywork-difficulty通过多模型、多能力的难度标注，为模型难度感知建模开辟了新路径。在构建过程中，挑战尤为显著：首先，需要从海量开放指令中筛选出覆盖推理、知识、创作等多维能力的代表性样本，确保难度分布的均衡性与多样性；其次，协调三个参数量级差异巨大的模型（1.5B、7B、32B）在同一指令上的响应生成与评分，面临计算资源消耗大、评分一致性难以保证的困境；最后，数据清洗与质量校验环节需剔除失败案例与异常评分，确保3200条样本的可靠性与可复现性，这一过程对自动化处理流程的鲁棒性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与大型语言模型的研究中，模型对复杂指令的响应能力评估始终是核心议题。Skywork-difficulty数据集以其精细标注的难度层级和多维度评分体系，为研究者提供了一个衡量模型推理深度的标准平台。该数据集最经典的使用场景在于评估不同规模模型（如DeepSeek-R1-Distill系列）在数学推理、逻辑分析和多步任务中的表现差异，通过对比模型在相同提示下的得分与失败次数，揭示模型能力边界。这种评估不仅限于单一指标，而是融合了奖励模型打分与人工标注的ground truth，使得研究者能够系统性地剖析模型在特定能力维度上的优劣，进而指导模型优化方向。

衍生相关工作

基于Skywork-difficulty数据集，学术界衍生了一系列重要工作，主要集中在模型难度预测与自适应推理策略的研究。部分工作利用该数据集的模型难度标签训练难度预测器，使得系统能够动态调整推理深度，例如为简单问题调用轻量模型、为高难度问题激活更大模型，从而优化计算资源分配。另一些研究则聚焦于失败模式分析，通过聚类模型在特定能力维度（如数学运算或逻辑链条）上的失败案例，提出针对性的数据增强或训练策略。此外，该数据集还催生了跨模型知识蒸馏的改进方法，研究者通过分析不同规模模型在相同难度问题上的得分差异，设计出更高效的蒸馏路径，提升小模型在复杂任务上的表现。

数据集最近研究

最新研究方向

在当前大语言模型快速演进的时代背景下，Skywork-difficulty数据集聚焦于模型能力评估的细粒度与可解释性，成为前沿研究方向的重要支撑。该数据集通过引入多维度难度标注，涵盖不同规模模型（如DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列）对同一问题的响应差异与得分，为探究模型推理瓶颈、能力边界及知识迁移提供了量化基准。其结构化的ground truth与reward model设计，紧密关联强化学习中的偏好对齐与奖励建模热点，助力研究者分析模型在复杂任务上的失败模式与泛化能力。这一资源不仅推动了模型难度自适应的训练策略发展，也为构建更鲁棒、透明的评估体系奠定了基础，对理解模型能力演化与安全可控的大模型部署具有深远意义。