Entradas e leitura de máquinas, as Dases de alta qualidade desempenham um papel importante na construção de modelos precisos e honestos. No entanto, a coleta de dados abrangentes, garantida especialmente a domínios especializados, como estatísticas, códigos e ciências – continua sendo um desafio. Os métodos tradicionais de tradição geralmente deixam de produzir conjuntos de dados bem -sucedidos que treinam modelos tecnológicos bem -sucedidos. Este gel destaca a necessidade de novas maneiras de criar dados e verificação.
A Prime Prentry introduziu os dados sintéticos – 1, de código aberto projetados para fornecer impressões digitais garantidas em matemáticos, códigos e ciências. Projetado para suporte Deepseek-R1, esses dados contêm atividades e garantias sistemáticas 1.4 sistemáticas. O objetivo da dominação-1 para melhorar os modelos de consulta, dando-lhes dados confiáveis e bem projetados, abordando as deficiências dos recursos disponíveis.
O sintético-1 inclui uma lista de tipos de trabalho, cada um é projetado para garantir a qualidade e a conformidade:
- 777.000 estatísticas com figurativo: Esses problemas, são encontrados nos bancos de dados de Micrath, concentram-se nas questões de nível de nível de nível do ensino médio. O processo de classificação com base no LLM remove problemas inseguros, como os que precisam de evidência, e altera inúmeras perguntas em respostas específicas.
- 144 000 códigos com testes de unidade: Lançado de conjuntos de dados, como aplicativos, codecontes, códigos e taco, esses problemas vêm com testes de unidade para garantir soluções. Os dados originalmente contêm problemas de python, posteriormente expandidos para instalar JavaScript, Rust e C ++, para aumentar a variedade e a profundidade dos desafios.
- 313.000 perguntas abertas abertas com o teste LLM: Usando dados StackexChanga, este material de subseeet inclui um amplo espectro de artigos técnicos e científicos. O processo de escolha de priorizar perguntas que precisam ser exibidas em vez de um simples retorno de informações. O juiz LLM encontra respostas com base em sua adjunção com as respostas públicas mais maduras.
- Informações de Serviços de 70.000: Essas funções, retiradas do Gitub, Github, incluem dados de dados, incluem o envio de arquivos de código com base em instruções para si mesmo. O juiz LLM examina soluções em comparação com o código de compromisso real.
- 61.000 61.000 Código de previsão do código: Concentre -se na previsão de alterações de código nas alterações do cordão, esses desafios de subconjunto com tarefas complexas de engano. Esses problemas devem ser especialmente complicados nos modelos de IA de hoje.
O tipo formal de sintético-1 o torna uma entidade importante dos modelos de modelagem. Ao incluir os problemas de processamento, como tarefas de codificação por meio de testes de unidade, o Dayt está confirmando estratégias claras. Além disso, perguntas abertas para consulta confirmadas pelos juízes da LLM oferece desafios que oprimem o limite atual da IA. A estrutura de colaboração do conjunto de dados permite o desenvolvimento contínuo e crescente, promova o esforço alocado para reduzir os recursos de treinamento da IA.
O sintético-1 representa um passo adiante para criar conjuntos de dados de alta qualidade com modelos de IA com base no visor. Observando as lacunas nos conjuntos de dados existentes, ele fornece uma base sistemática para melhorar a máquina para exibir estatísticas, códigos e ciências. O projeto também promove contribuições em andamento, o que permitiu à organização aparecer com pesquisadores e desenvolvedores que trabalham para as habilidades de IA para resolver problemas formais.
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