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如何利用Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k数据集提升中文NLP模型的推理能力？

2025-09-05

1.6 K

背景介绍

中文NLP模型在逻辑推理任务上的表现往往受限于训练数据的质量和多样性。DeepSeek-R1蒸馏数据集专门包含数学和逻辑推理类数据，可为模型提供结构化思维训练。

核心操作方案

数据筛选：使用dataset.filter(lambda x: x['category'] == 'logic')提取4,200条逻辑推理数据
提示工程：对原始问题添加推理引导前缀，例如要求模型先分析前提条件，再逐步推导结论
增量训练：建议在基线模型（如ERNIE或ChatGLM）基础上进行LoRA微调，学习率设为3e-5
评估设计：使用C-Eval的推理子集进行验证，重点观察chain-of-thought表现

进阶技巧

将数学类数据与逻辑数据按7:3比例混合训练，可增强模型的多步推理能力。针对小红书风格的对话数据，可增加对话状态跟踪任务。

本答案来源于文章《中文基于满血 DeepSeek-R1 蒸馏数据集，支持中文R1蒸馏SFT数据集》

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