MuSR

# MuSR: Testing the Limits of Chain-of-thought with Multistep Soft Reasoning

### Creating murder mysteries that require multi-step reasoning with commonsense using ChatGPT!
By: Zayne Sprague, Xi Ye, Kaj Bostrom, Swarat Chaudhuri, and Greg Durrett.

View the dataset on our custom viewer and [project website](https://zayne-sprague.github.io/MuSR/)!

Check out the [paper](https://arxiv.org/abs/2310.16049). Appeared at ICLR 2024 as a spotlight presentation!

Git Repo with the source data, how to recreate the dataset (and create new ones!) [here](https://github.com/Zayne-sprague/MuSR)

# MuSR：基于多步软性推理的思维链（Chain-of-thought）极限测试

### 借助ChatGPT构建需结合常识开展多步推理的谋杀谜案数据集

作者：Zayne Sprague、Xi Ye、Kaj Bostrom、Swarat Chaudhuri 与 Greg Durrett。

可通过我们的定制查看器及[项目官网](https://zayne-sprague.github.io/MuSR/)浏览本数据集！

可查阅[相关论文](https://arxiv.org/abs/2310.16049)，本工作已被ICLR 2024收录为spotlight展示论文！

包含源数据、数据集复现方法（以及全新数据集构建方法）的代码仓库请见[此处](https://github.com/Zayne-sprague/MuSR)。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MuSR是一个用于测试多步软推理思维链极限的数据集，包含通过ChatGPT创建的谋杀谜题，需要多步推理和常识解决。相关研究发表在ICLR 2024上，数据集采用Apache 2.0许可，下载量超过4,800次。