얼마 동안 객관적이고, 엄격하며, 감정에서 벗어나고 전술적인 Tool-Use & Agentic Dataset 위에서 일하고 있었습니다. 마침내
요약
작성자는 객관적이고 엄격하며 전술적인 접근 방식을 취하여 대규모의 Tool-Use 및 Agentic Dataset 구축 작업을 완료했음을 발표합니다. 이 데이터셋은 35만 행에 12억 토큰 규모이며, 높은 추론 능력과 Chain of Reasoning (CoR) 및 Chain of Thought (CoT) 지원 기능을 갖추고 있습니다. 이제 남은 작업으로는 Supervised Fine-Tuning (SFT)과 ORPO(또는 GRPO) 단계가 남아있습니다.
핵심 포인트
- 35만 행, 12억 토큰 규모의 대규모 데이터셋을 성공적으로 구축했습니다.
- 데이터셋은 Tool-Use 및 Agentic 능력을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
- 높은 수준의 추론(Reasoning) 능력과 CoT/CoR 지원 기능을 포함합니다.
- 다음 단계는 SFT와 ORPO(또는 GRPO)를 통한 모델 훈련입니다.
얼마 동안 객관적이고, 엄격하며, 감정에서 벗어나고 전술적인 Tool-Use & Agentic Dataset 위에서 일하고 있었습니다. 마침내 완료했습니다; 350k 행 12억 토큰 규모의, 높은 추론과 CR 및 CoT 지원 데이터셋을 준비했습니다. 이제 SFT와 ORPO(아마도 GRPO)가 남았습니다
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