tttonyyy/NMC-cn_k12-20k-r1_32b_distilled

本数据集数据来源为NuminaMath-CoT数据集的cn_k12数据。我们从这里面提取了20000条问题，并使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型进行了回答。 distilled_s0_e20000.jsonl包含这个数据集的数据，下面介绍数据标签： idx：索引号（0~19999） question：原数据集中的problem标签，是一个可能包含多个子问题的数学问题字符串 gt_cot：愿数据集中的solution标签，是经过GPT-4o整理的答案字符串 pred_cot：根据question标签，模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的回答字符串 pred_cot_token_len：pred_cot标签下的字符串转化成token之后的长度（不包含最前面的<think>\n部分，这个在生成的时候是在prompt里面，我后来加到这里了） message：根据question标签和pred_cot标签，构造的问题-回答数据对 统计了一下平均回答token长度，为3169.4251