DeepSeek合成链式思维训练集格式的疑问

DeepSeek合成链式思维训练集格式的疑问

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DeepSeek合成链式思维训练集是哪种格式？需明确格式以便提供帮助。

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DeepSeek合成链式思维训练集通常采用问答对格式，每个问题对应一个详细的逻辑推理过程，帮助模型逐步理解并生成答案。

DeepSeek合成链式思维训练集通常采用JSON格式，包含以下字段：

  1. id: 唯一标识符。
  2. question: 问题描述。
  3. steps: 问题解决步骤的列表，每个步骤包含：
    • step_id: 步骤编号。
    • description: 步骤描述。
  4. answer: 最终答案。

示例格式：

{
  "id": "1",
  "question": "如何计算圆的面积？",
  "steps": [
    {
      "step_id": "1",
      "description": "确定圆的半径。"
    },
    {
      "step_id": "2",
      "description": "使用公式 A = πr² 计算面积。"
    }
  ],
  "answer": "A = πr²"
}

这种格式有助于清晰展示问题解决过程，便于模型理解和学习。

DeepSeek合成链式思维训练集是哪种格式？需要具体格式示例或解析帮助。

DeepSeek合成链式思维训练集格式通常用于训练模型进行多步推理和复杂问题解决。其格式一般包括以下几个关键部分：

  1. 问题描述：清晰明确地描述问题，包含上下文和背景信息。

  2. 推理步骤：详细列出从问题到解决方案的每一步推理过程。每个步骤应逻辑清晰，且与前后步骤紧密相连。

  3. 中间结果：在推理过程中，每一步的中间结果或结论需要明确标注，以便模型学习和理解。

  4. 最终答案：明确给出问题的最终解决方案或答案。

  5. 注释和说明：对复杂的推理步骤或不易理解的部分进行解释和说明，帮助模型更好地理解推理过程。

例如，一个简单的数学问题可能如下：

问题描述：计算 (2 + 3) × 4 的值。

推理步骤：

  1. 首先计算括号内的加法：2 + 3 = 5。
  2. 然后将结果与4相乘：5 × 4 = 20。

中间结果：

  1. 2 + 3 = 5
  2. 5 × 4 = 20

最终答案：20

注释和说明：遵循数学运算的优先级，先进行括号内的运算，再进行乘法。

这种格式有助于模型逐步理解并解决复杂问题，通过链式思维训练，模型能够在面对更复杂、多步的问题时表现出色。

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