OpenThoughts3-1.2M — LLM Rozumowanie Dataset

1,2 mln śladów rozumowania — 850 tys. z matematyki, 250 tys. z kodu i 100 tys. z nauk ścisłych — z łańcuchami myśli wygenerowanymi przez QwQ-32B. Efekt ponad 1000 kontrolowanych eksperymentów nad doborem danych do rozumowania i zbiór treningowy modelu OpenThinker3-7B, najlepszego modelu rozumującego 7B trenowanego na otwartych danych (53% na AIME 2025). Referencyjna otwarta receptura destylacji zdolności rozumowania.

Dataset Details

ProviderOpen Thoughts
CategoryRozumowanie
Size1.2M Rows
LicenseApache 2.0
Downloadsn/a
TagsReasoning-Traces, Math, Code, Science, Distillation, 2025
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts3-1.2M")

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 OpenThoughts3-1.2M komercyjnie?
Tak — OpenThoughts3-1.2M jest udostępniony na licencji Apache 2.0, liberalnej licencji pozwalającej na użycie komercyjne, w tym trenowanie modeli wdrażanych w produkcie. Przed publikacją sprawdź wymogi atrybucji na karcie zbioru.
Ile danych zawiera OpenThoughts3-1.2M i czy potrzebuję wszystkich?
OpenThoughts3-1.2M zawiera 1.2M Rows. 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 OpenThoughts3-1.2M nadaje się najlepiej?
Distilling strong math/code/science reasoning into 7B–32B models. Należy do sekcji „Rozumowanie" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.

← Wszystkie zbiory danych | Fine-Tuning Guide