数据质量提升方案
Open-Reasoner-Zero 针对数据问题提供了完整的解决方案：
- 57k高质量数据集：项目自带的预处理数据集已通过多阶段筛选，包含：
- 20k条GPQA Diamond标准数据
- 15k条逻辑推理数据
- 22k条多步决策数据
- 自定义数据处理流程：在src/data_processing目录下提供：
clean_raw_data.py– 原始数据清洗generate_synthetic.py- Synthetic data generationquality_filter.py– 质量过滤(PPL阈值默认设为2.5)
扩展数据方案
若要添加领域特定数据：
- build up
custom_data/目录存放新数据 - modifications
config.yaml中的data_mix_ratio参数控制数据混合比例 - 推荐使用Jupyter Notebook交互式验证数据质量
This answer comes from the articleOpen-Reasoner-Zero: Open Source Large-Scale Reasoning Reinforcement Learning Training PlatformThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样解决强化学习训练数据质量不足的问题？
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