发布 MedSSS-data 数据集, 应用在 医疗文本处理、模型训练 领域

本次发布的数据集 MedSSS-data, MedSSS数据集是一个合成的数据集，源自一个7.42k的种子数据集，涵盖了16个数据集和5种不同的医疗任务。该数据集通过蒙特卡洛树搜索进化，旨在提供高质量的监督微调（SFT）数据和过程奖励模型（PRM）数据。数据集涵盖了知识密集型问答（QA）、一般生物医学问答、医学自然语言推理（NLI）、长上下文问答和推理问答等多个文本领域，这些领域被精心选择以代表广泛的医学知识和推理，为训练医疗大型语言模型（LLMs）以及细粒度的医疗过程奖励模型提供了全面的基础。数据格式包括pos和neg两个字段，分别用于监督微调和过程奖励模型微调。每个实例包含多个轨迹，每个轨迹是一个列表，由多个字典项组成，每个字典项包含表示内部推理步骤的step字段和表示反向传播后的Q值的value字段。第三个值rollout_value是通过蒙特卡洛rollout获得的第一个值。

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