浙江大学 发布 ScaleQM+ 数据集, 应用在 数学推理、模型训练 领域

浙江大学 本次发布的数据集 ScaleQM+, ScaleQM+是一个专门用于CoT推理跳跃桥接任务的训练数据集，基于结构化的ScaleQuestMath数据集构建，旨在自动检测推理跳跃并生成缺失的中间推理步骤，以恢复CoT的完整性和连贯性。该数据集包含从ScaleQuestMath数据集中系统地移除中间步骤的不完整推理链，以及相应的完整推理链作为参考。通过在数学推理基准上进行实验，证明在ScaleQM+上微调的模型在性能上显著优于在原始数据集上训练的模型。数据集的应用领域是数学推理，旨在解决现有数学CoT数据集中存在的推理跳跃问题，提高模型的学习和泛化能力。

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