SupraLabs 推論コーパスを用いた LLM のストリーミング・キュレーション・ファインチューニングガイド

記事の3ポイント

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   推論特化コーパスの公開とアクセス方法

   SupraLabs は「reasoning-corpus-4K-5M-v1」という大規模データセットを Hugging Face Hub に公開し、ストリーミング機能を活用して代表サンプルのみをローカル環境に読み込む手法を提示している。

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   データ品質向上のための厳格なフィルタリング

   ソース分布やトークン長パターン、推論と回答の比率を分析し、不適切なトレーニング例を除去する一連の品質フィルタリング工程が実装されている。

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   構造化された推論タグを用いたファインチューニング

   残存したサンプルを Chat 形式に変換し、明示的な推論タグ（<|thought_trace|>等）を組み込むことで、SmolLM2-135M-Instruct を LoRA と TRL の SFTTrainer を用いて適応させる。