Prime Intellect Publikuje SYNTHETIC-1: Otwartoźródłowy Zbiór 1,4 Miliona Zadań z Matematyki, Programowania, Inżynierii Oprogramowania i Nauki

Nowe podejście do zestawów danych wspierających rozwój sztucznej inteligencji

W dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego kluczową rolę odgrywają wysokiej jakości zbiory danych, które umożliwiają tworzenie precyzyjnych i niezawodnych modeli. Jednak pozyskanie dużych, zweryfikowanych zasobów danych, szczególnie w obszarach wymagających zaawansowanego rozumowania, takich jak matematyka, programowanie czy nauki ścisłe, pozostaje wyzwaniem. Tradycyjne metody zbierania danych często nie dostarczają materiałów wystarczająco skutecznych do trenowania modeli radzących sobie z bardziej skomplikowanymi zadaniami. Właśnie dlatego pojawia się potrzeba opracowania nowych podejść do tworzenia i weryfikacji zbiorów danych.

SYNTHETIC-1 – innowacyjny zestaw danych dla AI

Prime Intellect przedstawiło SYNTHETIC-1 – otwartoźródłowy zbiór danych zaprojektowany w celu dostarczenia zweryfikowanych śladów rozumowania w dziedzinach matematyki, programowania i nauk ścisłych. Projekt został wsparty przez DeepSeek-R1 i zawiera aż 1,4 miliona strukturalnych zadań oraz mechanizmów weryfikacyjnych. Celem SYNTHETIC-1 jest znaczące usprawnienie modeli rozumowania poprzez dostarczenie dobrze zorganizowanych, rzetelnych danych, które eliminują niedoskonałości dotychczasowych zasobów.

Zróżnicowana struktura SYNTHETIC-1

Zestaw danych SYNTHETIC-1 obejmuje różnorodne typy zadań, które zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić ich wysoką jakość i adekwatność do potrzeb współczesnej sztucznej inteligencji.

– 777 000 zadań matematycznych z symbolicznymi weryfikatorami – Zadania te, pochodzące z bazy NuminaMath, opierają się na pytaniach konkursowych na poziomie szkoły średniej. Proces filtrowania oparty na modelach językowych eliminuje problemy niemożliwe do zweryfikowania, takie jak dowody matematyczne, a pytania wielokrotnego wyboru są przekształcane w format bezpośrednich odpowiedzi.

– 144 000 zadań programistycznych z testami jednostkowymi – Zadania te wywodzą się z popularnych baz danych, takich jak Apps, Codecontests, Codeforces i TACO. Każde zadanie zawiera testy jednostkowe umożliwiające sprawdzenie poprawności rozwiązań. Początkowo zbiór obejmował tylko problemy w języku Python, ale został rozszerzony o JavaScript, Rust i C++, co zwiększa różnorodność i stopień trudności wyzwań.

– 313 000 otwartych pytań STEM z oceną modeli językowych – Ten zbiór, bazujący na danych ze StackExchange, obejmuje szeroki zakres tematów technicznych i naukowych. Zadania zostały dobrane tak, aby wymagały rozumowania, a nie jedynie prostego wyszukiwania informacji. Ocena odpowiedzi odbywa się za pomocą modelu AI, który porównuje je z najlepiej ocenianymi odpowiedziami społeczności.

– 70 000 rzeczywistych zadań z inżynierii oprogramowania – Zadania te pochodzą z bazy CommitPack zawierającej rzeczywiste zmiany w kodzie źródłowym na platformie GitHub. Model językowy ocenia poprawność rozwiązań poprzez porównanie ich z rzeczywistym stanem kodu po dokonaniu zmiany.

– 61 000 zadań dotyczących przewidywania wyników kodu – Ten zbiór koncentruje się na przewidywaniu wyników transformacji kodu na ciągach znaków, co stanowi wyzwanie dla współczesnych modeli AI. Zadania te wymagają zaawansowanego rozumienia manipulacji tekstem, co czyni je szczególnie trudnymi dla obecnych modeli uczenia maszynowego.

Znaczenie SYNTHETIC-1 dla rozwoju sztucznej inteligencji

Strukturalna natura zbioru SYNTHETIC-1 sprawia, że stanowi on niezwykle wartościowy zasób do trenowania modeli AI specjalizujących się w rozumowaniu. Wprowadzenie problemów, które można zweryfikować programistycznie – takich jak zadania programistyczne z testami jednostkowymi – pozwala na jednoznaczne określenie poprawności odpowiedzi. Z kolei otwarte pytania wymagające zaawansowanego rozumowania stanowią wyzwanie dla obecnych systemów AI, zmuszając je do wykraczania poza proste dopasowywanie wzorców.

Jednym z największych atutów SYNTHETIC-1 jest jego otwartość na dalszy rozwój i doskonalenie. Dzięki współpracy społeczności badawczej i programistycznej zbiór może być stale rozszerzany i udoskonalany, co sprzyja postępowi w dziedzinie sztucznej inteligencji. Dzięki temu SYNTHETIC-1 nie jest jedynie statycznym zasobem, ale dynamicznie rozwijającą się platformą, która pomaga w kształtowaniu przyszłości modeli AI zdolnych do bardziej złożonego rozumowania.

Nowa era w trenowaniu modeli AI

SYNTHETIC-1 to istotny krok w kierunku tworzenia wysokiej jakości zbiorów danych dla modeli AI opartych na rozumowaniu. Dzięki precyzyjnie dobranym zadaniom usprawnia proces uczenia maszynowego w kluczowych dziedzinach, takich jak matematyka, programowanie i nauki ścisłe. Co więcej, projekt ten nie jest zamkniętym rozwiązaniem – jego otwartość na dalszy rozwój sprawia, że może on odgrywać kluczową rolę w przyszłości sztucznej inteligencji, wspierając coraz bardziej zaawansowane modele uczenia się i analizy danych.