Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

APTO (Shibuya-ku, Tokyo) đã thông báo rằng họ sẽ phát hành miễn phí một tập dữ liệu chuyên biệt cho các mô hình suy luận AI. Tập dữ liệu này có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình suy luận được sử dụng trong "gpt-4.1" của OpenAI và "Deepseek R1" của Deepseek. Người ta nói rằng nó sẽ cải thiện khả năng tư duy của người Nhật và cho phép suy luận nhanh ngay cả với nguồn lực hạn chế.

Bộ dữ liệu được cung cấp bao gồm các câu hỏi và câu trả lời đòi hỏi phải suy luận, với quá trình suy nghĩ được mô tả trong thẻ XML <think>. Dữ liệu tổng hợp do APTO phát triển đã được kiểm tra bởi con người và xác thực bằng mô hình Qwen3 đã xác nhận rằng có thể suy luận hiệu quả. Các thử nghiệm trên MT-Bench của Nhật Bản cho thấy hiệu suất được cải thiện, đặc biệt là trong các danh mục suy luận, toán học và mã hóa.

Bộ dữ liệu được cung cấp ở định dạng JSON , với thông tin thẻ theo thể loại của cuộc trò chuyện. Trong quá trình thử nghiệm với mô hình Qwen3, quá trình suy nghĩ trong thẻ <think> có xu hướng dài, nhưng việc tinh chỉnh bằng cách sử dụng bộ dữ liệu APTO giúp có thể thực hiện suy luận trơn tru bằng tiếng Nhật. Kết quả thử nghiệm với MT-Bench của Nhật Bản cũng cho thấy điểm cao với số lượng mã thông báo hạn chế.

APTO tập trung vào tầm quan trọng của dữ liệu trong phát triển AI và đang hỗ trợ dữ liệu thông qua nền tảng thu thập và chú thích dữ liệu "harBest". Mục đích của việc phát hành bộ dữ liệu này là góp phần thúc đẩy quá trình phát triển AI và cải thiện độ chính xác của nó. Bạn có thể tìm thấy thêm thông tin chi tiết trên trang web Hugging Face .