gsm8k_synthetic_cot|思维链数据集|机器学习数据集

该数据集包含问题、思维链和答案三个主要特征，分为训练集、验证集和测试集三个部分，分别包含385620、500和1319个样本。数据集的下载大小为50052843字节，总大小为91978048字节。

原始信息汇总

数据集概述

语言

• 英语（en）

许可证

• MIT

数据集信息

特征

• question: 类型为字符串（string）
• cot: 类型为字符串序列（sequence: string）
• answer: 类型为字符串（string）

数据分割

• train:
  • 字节数: 91430680
  • 样本数: 385620
• valid:
  • 字节数: 147836
  • 样本数: 500
• test:
  • 字节数: 399532
  • 样本数: 1319

数据大小

• 下载大小: 50052843 字节
• 数据集大小: 91978048 字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • train: data/train-*
    • valid: data/valid-*
    • test: data/test-*

来源

• 转换自: https://github.com/da03/Internalize_CoT_Step_by_Step

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

gsm8k_synthetic_cot数据集的构建基于gsm8k数据集，通过引入合成思维链（CoT）来增强问题的解答过程。该数据集通过将原始问题与合成的思维链步骤相结合，生成了一系列包含详细推理过程的问答对。具体而言，每个样本包含一个问题、一个思维链序列以及最终的答案，从而为模型提供了更为丰富的推理训练数据。

使用方法

使用gsm8k_synthetic_cot数据集时，用户可以将其用于训练和评估能够处理复杂推理任务的模型。通过输入问题和思维链序列，模型可以学习如何逐步推理并得出最终答案。数据集的训练集、验证集和测试集分别适用于模型的训练、调优和性能评估，确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

gsm8k_synthetic_cot数据集是由研究人员基于gsm8k数据集扩展而来，专注于通过合成数据增强链式推理（Chain of Thought, CoT）能力。该数据集的创建旨在解决自然语言处理领域中复杂推理任务的挑战，特别是如何通过逐步推理提高模型在多步骤问题上的表现。主要研究人员或机构通过引入合成数据，模拟了更为复杂的推理路径，从而为模型提供了更为丰富的训练样本。这一研究不仅推动了链式推理技术的发展，还为后续的推理模型优化提供了宝贵的资源。

当前挑战

gsm8k_synthetic_cot数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：首先，如何生成高质量的合成数据以确保推理路径的合理性和多样性，这是一个复杂且耗时的任务。其次，数据集的规模和分布需要精心设计，以避免过度拟合或数据偏差，确保模型能够泛化到未见过的推理场景。此外，验证和测试集的构建也需要特别关注，以确保评估的准确性和公正性。这些挑战共同构成了该数据集在实际应用中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

gsm8k_synthetic_cot数据集在自然语言处理领域中，主要用于训练和评估基于思维链（Chain of Thought, CoT）的推理模型。该数据集通过提供详细的思维链序列，帮助模型在处理复杂问题时能够逐步推理，从而提高解答的准确性和逻辑性。经典的使用场景包括在问答系统中，模型通过分析问题和思维链，生成合乎逻辑的答案，尤其适用于需要多步骤推理的数学和逻辑问题。

解决学术问题

该数据集解决了在自然语言处理中，尤其是问答系统领域，模型在处理复杂推理任务时常常面临的推理能力不足的问题。通过引入思维链机制，gsm8k_synthetic_cot数据集使得模型能够模拟人类的逐步推理过程，从而在复杂问题上表现出更高的准确性和可靠性。这一改进对于提升人工智能在教育、科研等领域的应用具有重要意义。

实际应用

在实际应用中，gsm8k_synthetic_cot数据集可以广泛应用于智能教育系统、在线辅导平台以及科研辅助工具中。例如，在智能教育系统中，该数据集训练的模型能够帮助学生解决复杂的数学问题，通过展示详细的推理步骤，增强学生的学习体验和理解能力。此外，在科研领域，该数据集也有助于开发更智能的科研辅助工具，帮助研究人员解决复杂的逻辑和数学问题。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，gsm8k_synthetic_cot数据集的最新研究方向主要集中在通过合成思维链（Chain of Thought, CoT）来增强问答系统的推理能力。该数据集通过提供详细的思维链序列，帮助模型在复杂问题中进行逐步推理，从而提高答案的准确性和可解释性。这一研究方向与当前人工智能领域对可解释性和推理能力的需求紧密相关，尤其是在教育、医疗和法律等需要高度推理能力的应用场景中，具有重要的实际意义。