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如何利用CoTA数据集提升Audio-Reasoner的专业领域表现？

2025-08-30

1.0 K

数据集增强模型能力方案

CoTA数据集包含120万高质量样本，使用时需注意：

数据划分：按照8:1:1比例分配训练/验证/测试集，特别关注结构化标注字段
微调策略：采用LoRA等参数高效微调方法，重点优化Chain-of-Thought相关层
领域适应：针对医疗/工业等专业领域，可混合领域特定音频样本进行继续预训练

高级技巧：利用数据合成流程生成特定场景的增强样本时，建议保持原始数据分布特征。清华大学团队即将开源的数据合成工具可支持生成带推理标注的多模态训练数据。

本答案来源于文章《Audio-Reasoner：支持音频深度推理的大型语言模型》

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