发布 Optimized_Reasoning 数据集, 应用在 自然语言处理、机器学习优化 领域

本次发布的数据集 Optimized_Reasoning, Optimized_Reasoning数据集是为了解决现代大型语言模型在处理推理任务时效率低下和资源浪费的问题而创建的。该数据集通过在每条数据前添加一个推理标签（system_prompt），指示模型是否需要进行推理。这样，对于简单的问题，模型可以直接生成答案，而无需复杂的推理过程，从而减少token的使用；对于复杂问题，模型则通过添加第二组推理标签来进行更清晰的推理。数据集分为不需要推理的rombo-nonreasoning.json和需要推理的rombo-reasoning.json两部分，分别限制最大token数量为2916和7620，以帮助模型区分问题难度并降低训练成本。

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