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English(EN) CHIMERA: Compact Synthetic Data for Generalizable LLM Reasoning

新的CHIMERA数据集提升了大模型在科学领域的推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了CHIMERA，这是一个包含9000个样本的合成数据集，旨在增强大语言模型（LLMs）在各个科学领域的推理能力。该数据集通过提供合成的、长链式思维轨迹、超越数学的广泛领域覆盖以及无需人工标注的自动化评估流程，解决了大模型训练中的挑战。使用CHIMERA微调的Qwen3模型在GPQA-Diamond和AIME等基准测试中表现出竞争力，可与更大的模型相媲美。 AI

影响 这个合成数据集通过为推理任务提供可扩展且多样化的训练资源，有望加速大模型的开发。

排序理由 该集群描述了一篇介绍用于大模型推理的合成数据集的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xinyu Zhu, Yihao Feng, Yanchao Sun, Xianzhi Du, Pingzhi Li, Olli Saarikivi, Yun Zhu, Yu Meng ·

    CHIMERA：用于通用大模型推理的紧凑型合成数据

    arXiv:2603.00889v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large Language Models (LLMs) have exhibited remarkable reasoning capabilities, largely enabled by supervised fine-tuning (SFT)- and reinforcement learning (RL)-based post-training on high-quality reasoning data. However, r…

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