Monor/hwtcm-deepseek-r1-distill-data
简介 DeepSeek蒸馏的传统中医数据集，原始数据来源于网络，未进行人工审查。 7B模型微调效果 模型表现出了推理能力，准确性有待继续验证。 我们的其他产品 中医NER：能识别方剂、本草、来源、病名、症状、证型，也许是基于BERT开源模型中识别最好的模型。中医考试题：也许是全网最早开源、数据最多的中医考试题，我们内部将其用于模型训练的性能评测数据集。中医SFT数据集：中医QA数据集，用于SFT微调。仓公：基于Qwen的指令微调模型（暂未开源）。仓公R1：基于DeepSeek蒸馏的超过100万条QA的指令微调模型，拥有强大的推理能力（暂未开源）。 。。。还有很多 Citation If you find this project useful in your research, please consider cite: @misc{hwtcm2024, title={{hwtcm-deepseek-r1-distill-data} A… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Monor/hwtcm-deepseek-r1-distill-data.
简介
DeepSeek蒸馏的传统中医数据集，原始数据来源于网络，未进行人工审查。
7B模型微调效果
模型表现出了推理能力，准确性有待继续验证。
我们的其他产品
中医NER：能识别方剂、本草、来源、病名、症状、证型，也许是基于BERT开源模型中识别最好的模型。 中医考试题：也许是全网最早开源、数据最多的中医考试题，我们内部将其用于模型训练的性能评测数据集。 中医SFT数据集：中医QA数据集，用于SFT微调。 仓公：基于Qwen的指令微调模型（暂未开源）。 仓公R1：基于DeepSeek蒸馏的超过100万条QA的指令微调模型，拥有强大的推理能力（暂未开源）。
。。。还有很多
Citation
If you find this project useful in your research, please consider cite:
@misc{hwtcm2024,
title={{hwtcm-deepseek-r1-distill-data} A traditional Chinese medicine reasoning QA dataset for fine-tuning large language models},
author={Haiwei AI Team},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/Monor/hwtcm-deepseek-r1-distill-data}},
year={2025}
}