orderofmagnitude/coT

--- # For reference on model card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/datasetcard.md?plain=1 # Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/datasets-cards {} --- # Dataset Card for Dataset Name ## Dataset Description - **Homepage:** - **Repository:** - **Paper:** - **Leaderboard:** - **Point of Contact:** ### Dataset Summary This dataset card aims to be a base template for new datasets. It has been generated using [this raw template](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1). ### Supported Tasks and Leaderboards [More Information Needed] ### Languages [More Information Needed] ## Dataset Structure ### Data Instances [More Information Needed] ### Data Fields [More Information Needed] ### Data Splits [More Information Needed] ## Dataset Creation ### Curation Rationale [More Information Needed] ### Source Data #### Initial Data Collection and Normalization [More Information Needed] #### Who are the source language producers? [More Information Needed] ### Annotations #### Annotation process [More Information Needed] #### Who are the annotators? [More Information Needed] ### Personal and Sensitive Information [More Information Needed] ## Considerations for Using the Data ### Social Impact of Dataset [More Information Needed] ### Discussion of Biases [More Information Needed] ### Other Known Limitations [More Information Needed] ## Additional Information ### Dataset Curators [More Information Needed] ### Licensing Information [More Information Needed] ### Citation Information [More Information Needed] ### Contributions [More Information Needed]# 如需查阅模型卡片元数据规范，请参阅以下文档：https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/datasetcard.md?plain=1 # 文档/使用指南：https://huggingface.co/docs/hub/datasets-cards {} --- ## 数据集卡片 ## 数据集描述 - **主页：** - **代码仓库：** - **相关论文：** - **排行榜：** - **联系人：** ### 数据集概述 本数据集卡片旨在作为新建数据集的基础模板，其基于[原始模板](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/datasetcard_template.md?plain=1)生成。 ### 支持的任务与排行榜 [需补充更多信息] ### 语言覆盖 [需补充更多信息] ## 数据集结构 ### 数据实例 [需补充更多信息] ### 数据字段 [需补充更多信息] ### 数据划分 [需补充更多信息] ## 数据集构建 ### 筛选依据 [需补充更多信息] ### 源数据 #### 初始数据收集与标准化 [需补充更多信息] #### 源语言数据的生产者是谁？ [需补充更多信息] ### 标注信息 #### 标注流程 [需补充更多信息] #### 标注人员是谁？ [需补充更多信息] ### 个人与敏感信息 [需补充更多信息] ## 数据使用注意事项 ### 数据集的社会影响 [需补充更多信息] ### 偏见讨论 [需补充更多信息] ### 其他已知局限性 [需补充更多信息] ## 补充信息 ### 数据集维护者 [需补充更多信息] ### 许可信息 [需补充更多信息] ### 引用信息 [需补充更多信息] ### 贡献说明 [需补充更多信息]

原始信息汇总

数据集卡片 - 数据集名称

数据集描述

数据集概述

此数据集卡片旨在作为新数据集的基础模板。它已使用此原始模板生成。

支持的任务和排行榜

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语言

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数据集结构

数据实例

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数据字段

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数据分割

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数据集创建

数据集策划理由

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源数据

初始数据收集和规范化

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源语言生产者

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注释

注释过程

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注释者

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附加信息

数据集策展人

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许可信息

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引用信息

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贡献

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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

orderofmagnitude/coT数据集聚焦于链式思维推理（Chain-of-Thought）这一前沿认知范式，旨在为大型语言模型提供结构化推理训练样本。该数据集通过收集多领域复杂问题，并人工标注逐步推理过程，构建起涵盖数学、逻辑、常识等场景的问答对。每个样本包含问题、中间推理步骤及最终答案，形成从输入到输出的完整认知链条。数据来源包括公开竞赛试题、学术论文及众包平台，经多轮筛选与校对确保推理路径的合理性与多样性。

特点

该数据集的核心特色在于其精细的推理过程标注，不仅呈现最终结论，更完整记录从前提推导至答案的每一步逻辑跃迁。样本覆盖从简单算术到复杂空间推理的难度梯度，支持模型学习分步思考的泛化能力。此外，数据集平衡了问题类型与领域分布，避免对特定推理模式的过度拟合，为评估模型的可解释性与鲁棒性提供了标准化基准。

使用方法

研究者可将数据集直接用于监督微调，通过输入问题与对应推理链训练模型生成逐步解释。典型应用包括在语言模型预训练后注入CoT能力，或作为few-shot示例提升零样本推理效果。建议采用自回归损失函数优化推理序列生成，并在评估时结合答案准确率与推理逻辑一致性指标。数据集采用标准JSON格式，便于加载至HuggingFace Datasets库，支持动态批处理与多任务扩展。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理已成为提升大语言模型复杂问题解决能力的关键范式。该数据集由Order of Magnitude研究团队于近年创建，旨在系统性地收集和标注需要多步逻辑推导的推理任务样本。其核心研究问题聚焦于如何通过结构化中间推理步骤的监督数据，使模型能够模仿人类逐步思考的认知过程。作为CoT推理研究的重要基准资源，该数据集为探索模型的可解释性、推理连贯性及错误传播机制提供了标准化评估平台，对推动神经符号推理与深度学习融合的研究方向产生了深远影响。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个层面。领域层面，CoT推理任务要求模型具备多跳推理与逻辑一致性，但现有模型常因中间步骤的微小偏差导致最终结论错误，如何保证推理链条的鲁棒性仍是核心难题。构建层面，高质量CoT数据的标注需要领域专家逐条验证推理逻辑的合理性，人工成本极高且难以规模化；同时，不同标注者对推理步骤粒度的理解差异导致数据质量参差不齐，如何设计统一的标注规范并建立自动化质量校验机制成为关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与认知推理的交叉领域中，chain-of-thought（CoT）数据集为大型语言模型的推理能力研究提供了关键支撑。其经典使用场景聚焦于构建和评估模型在复杂多步推理任务上的表现，例如数学问题求解、常识推理与符号逻辑推导。通过记录人类逐步推理的中间思考过程，该数据集使模型能够学习从问题到答案的递推式思维链，从而超越直接输出答案的浅层模式匹配，迈向更深层次的逻辑演绎。研究者常利用CoT数据集对预训练语言模型进行微调或提示工程，验证其在需要多步骤分解的任务中是否具备结构化的推理能力。

衍生相关工作

CoT数据集的诞生催生了一系列里程碑式的衍生研究。其中，Wei等人提出的Chain-of-Thought Prompting工作首次系统验证了在提示中包含推理示例可显著提升模型在算术、常识与符号推理任务上的准确率。随后，自我一致性（Self-Consistency）方法通过采样多条推理路径并投票选择最一致答案，进一步增强了推理的鲁棒性。最小到最大（Least-to-Most）提示策略则借鉴CoT思想，将复杂问题逐步分解为更易处理的子问题。此外，思维树（Tree-of-Thoughts）与思维图（Graph-of-Thoughts）等扩展范式，将线性推理链拓展为多分支探索结构，极大丰富了推理路径的多样性与深度。

数据集最近研究

最新研究方向

在当前大语言模型与推理能力研究的交汇点上，orderofmagnitude/coT数据集聚焦于思维链（Chain-of-Thought）提示技术的细粒度评估与优化。随着GPT-4、Claude等前沿模型在复杂逻辑推理任务中展现惊人潜力，如何系统化地测量与增强模型的分步推理能力成为学界关注的焦点。该数据集通过收集多领域、多难度的推理链样本，为研究者提供了标准化基准，助力解析模型在数学、常识及符号推理中的中间表征机制。近期热点事件包括OpenAI对o1系列模型的推理链透明化探索，以及DeepMind关于自一致性推理的突破性工作，这些进展均凸显了高质量思维链数据在提升可解释性与鲁棒性中的核心价值。orderofmagnitude/coT的发布不仅填补了现有推理基准在链式结构标注上的空白，更为推动从简单问答向可追溯、可验证的推理范式转型奠定了关键数据基础。