韩国科学技术院（KAIST） 发布 SumFeed-CoT 数据集, 应用在 自然语言处理、模型训练 领域

韩国科学技术院（KAIST） 本次发布的数据集 SumFeed-CoT, SumFeed-CoT是一个基于Long-CoT的大型数据集，旨在优化训练具有反思性推理能力的轻量级模型。该数据集包含了高质量的语言模型对反馈的反思性推理，涵盖了回溯解决权衡、同时风格的多维度改进以及反馈验证以过滤噪声等三个关键方面的内容。

查看SumFeed-CoT

关于 韩国科学技术院（KAIST） , 韩国科学技术院（KAIST）是韩国的一所研究型大学，以研究和教学并重，特别是在工程、计算机科学和信息技术等领域享有较高声誉。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。