OpenCodeReasoning — LLM Rozumowanie Dataset

Największy otwarty zbiór do rozumowania nad kodem: 735 255 próbek w Pythonie destylowanych z DeepSeek R1 na podstawie 28 319 unikalnych zadań z programowania konkursowego z CodeForces, LeetCode, AtCoder i innych. Sam trening SFT na tym zbiorze pozwolił osiągnąć 61,8% na LiveCodeBench — powyżej alternatyw trenowanych metodą RL. Głównie na licencji CC BY 4.0, z niektórymi podzbiorami pochodzącymi z Apache 2.0/MIT.

Dataset Details

ProviderNVIDIA
CategoryRozumowanie
Size735k Samples
LicenseCC BY 4.0
Downloadsn/a
TagsCode-Reasoning, Competitive-Programming, R1-Distilled, Python, 2025
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("nvidia/OpenCodeReasoning")

Fine-tuning z tym zbiorem danych

Szacowany VRAM do fine-tuningu z QLoRA (model bazowy 4-bit + adaptery LoRA), przy zachowawczych ustawieniach:

7B QLoRA~6GB VRAM
13B QLoRA~10GB VRAM

Sprawdź, czy Twoje GPU to udźwignie →

Pierwszy fine-tuning? Przejdź przewodnik krok po kroku: Zrób fine-tuning pierwszego LLM w godzinę

Powiązane zbiory danych

Najczęstsze pytania

Czy mogę użyć OpenCodeReasoning komercyjnie?
Tak — OpenCodeReasoning jest udostępniony na licencji CC BY 4.0, liberalnej licencji pozwalającej na użycie komercyjne, w tym trenowanie modeli wdrażanych w produkcie. Przed publikacją sprawdź wymogi atrybucji na karcie zbioru.
Ile danych zawiera OpenCodeReasoning i czy potrzebuję wszystkich?
OpenCodeReasoning zawiera 735k Samples. Rzadko potrzebujesz całości: do fine-tuningu stylu i formatu wystarcza kilkaset–kilka tysięcy przykładów — załaduj wycinek (np. split="train[:1000]") i zwiększaj skalę tylko, gdy jakość przestaje rosnąć.
Do czego OpenCodeReasoning nadaje się najlepiej?
Fine-tuning coding models that show their reasoning before writing the solution. Należy do sekcji „Rozumowanie" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.

← Wszystkie zbiory danych | Fine-Tuning Guide