逻辑推理能力提升数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：逻辑推理,语言模型,训练数据,LLM,Platypus2,机器学习,教育
数据概述：
本数据集由garage-bAInd（来自Huggingface）提供，旨在增强LLM（大语言模型）的逻辑推理能力。该数据集经过精心筛选，包含了多个不同来源的逻辑推理问题，并通过关键词搜索和Sentence Transformers技术去除相似度高于80%的问题，确保数据的多样性和唯一性。数据集包含了四个关键字段：input（输入文本或问题）、output（正确答案）、instruction（附加说明）和data_source（数据来源）。
数据用途概述：
该数据集适用于训练和评估逻辑推理模型，如Platypus2，以提高其解决各种逻辑推理问题的能力。此外，数据集也可以用作基准测试，比较和评估不同的逻辑推理算法和方法。教育者还可以利用该数据集创建逻辑推理培训资源，为学习者提供丰富的练习题目。
举例：
数据集中包含如下的示例：
- input: 所有猫都是动物。所有的动物都有毛。那么所有猫都有毛吗？
- output: 是
- instruction: 请使用逻辑推理判断上述陈述是否正确。
- data_source: garage-bAInd/Open-Platypus
通过使用这个数据集，研究人员可以更有效地训练LLM模型，提升其逻辑推理能力。同时，该数据集也适用于教育和培训场景，帮助学习者提高逻辑推理技能。
