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Skywork-OR1数据准备完全指南：如何准备和过滤数学与代码训练数据集
2026/7/12 20:04:13 网站建设 项目流程

Skywork-OR1数据准备完全指南：如何准备和过滤数学与代码训练数据集

【免费下载链接】Skywork-OR1Unleashing the Power of Reinforcement Learning for Math and Code Reasoners项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/Skywork-OR1

Skywork-OR1是一个专注于强化学习的开源项目，特别针对数学和代码推理任务进行了优化。本指南将详细介绍如何为Skywork-OR1项目准备和过滤高质量的数学与代码训练数据集，帮助您充分利用该项目的强化学习能力。

为什么数据准备对Skywork-OR1至关重要

在机器学习和强化学习中，数据的质量直接影响模型的性能。Skywork-OR1作为一个专注于数学和代码推理的项目，对训练数据有更高的要求。高质量的数据集能够帮助模型学习到更有效的推理策略，从而在各种数学和代码任务中取得更好的表现。

图1: Skywork-OR1-32B与其他模型在AIME和LiveCodeBench数据集上的性能对比

从图中可以看出，Skywork-OR1在数学和代码任务上都表现出了优异的性能。这背后离不开高质量的训练数据准备工作。

数据准备的核心步骤

1. 数据集获取

Skywork-OR1项目提供了多种获取数据集的方式。最直接的方法是使用项目中提供的脚本从公开数据源下载数据。例如，在or1_scripts/data_preprocess/目录下，您可以找到download_and_filter_data_7b.py等脚本，用于下载和预处理不同规模的数据集。

# 示例代码片段来自or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_7b.py data_source = 'Skywork/Skywork-OR1-RL-Data' dataset = datasets.load_dataset(data_source)

此外，项目还提供了处理特定数据集的示例，如examples/data_preprocess/gsm8k.py用于处理GSM8k数学问题数据集。

2. 数据预处理

获取原始数据后，需要进行一系列预处理步骤，以确保数据的质量和适用性。这包括：

  • 数据清洗：去除噪声、重复数据和格式错误的数据
  • 数据转换：将数据转换为模型可以接受的格式
  • 特征提取：从原始数据中提取有用的特征

以GSM8k数据集处理为例，项目提供了专门的预处理函数：

# 示例代码片段来自examples/data_preprocess/gsm8k.py def extract_solution(solution_str): solution = re.search("#### (\\-?[0-9\\.\\,]+)", solution_str) assert solution is not None final_solution = solution.group(0) final_solution = final_solution.split('#### ')[1].replace(',', '') return final_solution

这个函数从原始答案中提取出最终的数学解，为后续的模型训练做好准备。

3. 数据过滤

数据过滤是确保训练数据质量的关键步骤。Skywork-OR1项目采用了多种过滤策略，以选择最适合模型训练的数据。

在download_and_filter_data_7b.py脚本中，我们可以看到一个基于难度的过滤函数：

# 示例代码片段来自or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_7b.py def filter_fn(example): if 'extra_info' not in example or 'model_difficulty' not in example['extra_info']: return False difficulty = example['extra_info']['model_difficulty'].get('DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B') if difficulty is None: return False if difficulty < 1 or difficulty > 15: return False return True

这个函数确保只选择难度适中的问题，既不过于简单也不过于困难，从而提高训练效率和效果。

数学与代码数据集的特殊处理

数学数据集处理

数学数据集通常包含复杂的公式和推理步骤。Skywork-OR1项目针对这一特点，设计了专门的处理流程。例如，在examples/data_preprocess/gsm8k.py中，通过添加特定的指令来引导模型进行逐步推理：

# 示例代码片段来自examples/data_preprocess/gsm8k.py instruction_following = "Let's think step by step and output the final answer after \"####\"." question = question_raw + ' ' + instruction_following

这种处理方式有助于模型学习到更有效的数学推理能力。

代码数据集处理

代码数据集需要特别注意语法正确性和可执行性。Skywork-OR1项目在处理代码数据时，会进行严格的语法检查和过滤，确保训练数据中的代码片段是可执行的。

图2: Skywork-OR1-Math-7B在AIME24数据集上的多阶段训练性能变化

图中展示了模型在不同训练阶段的性能变化，可以看出经过精心准备的数据集能够显著提升模型性能。

数据集格式转换与存储

预处理和过滤完成后，需要将数据转换为适合模型训练的格式。Skywork-OR1项目主要使用Parquet格式存储数据，这种格式不仅压缩效率高，还支持高效的列存储和查询。

# 示例代码片段来自examples/data_preprocess/gsm8k.py train_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, 'train.parquet')) test_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, 'test.parquet'))

此外，项目还支持将数据存储到HDFS，以满足大规模训练的需求：

# 示例代码片段来自or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_7b.py if hdfs_dir is not None: makedirs(hdfs_dir) copy(src=local_dir, dst=hdfs_dir)

实际操作指南

准备数学数据集

  1. 使用examples/data_preprocess/gsm8k.py脚本处理GSM8k数据集：

    python examples/data_preprocess/gsm8k.py --local_dir ./or1_data/gsm8k

  2. 使用or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_7b.py下载并过滤数学数据：

    python or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_7b.py --local_dir ./or1_data/train

准备代码数据集

  1. 类似地，可以使用项目提供的脚本处理代码数据集：

    python examples/data_preprocess/hellaswag.py --local_dir ./or1_data/hellaswag

  2. 或者使用综合数据下载脚本：

    python or1_scripts/data_preprocess/download_and_filter_data_32b.py --local_dir ./or1_data/train_32b

图3: Skywork-OR1-32B在不同训练步骤下的性能变化

从图中可以看出，随着训练步骤的增加，模型性能逐渐提升，这进一步证明了高质量数据准备的重要性。

数据准备的最佳实践

  1. 数据质量优先：宁可使用少量高质量数据，也不要使用大量低质量数据
  2. 多样性：确保数据集涵盖各种类型的数学问题和代码任务
  3. 难度适中：如项目中的过滤函数所示，选择难度适中的数据
  4. 定期更新：随着模型的迭代，定期更新和优化训练数据

总结

数据准备是Skywork-OR1项目成功的关键步骤之一。通过本文介绍的方法，您可以为模型准备高质量的数学和代码训练数据集，从而充分发挥Skywork-OR1在强化学习方面的优势。无论您是初学者还是有经验的开发者，遵循这些步骤都能帮助您获得更好的模型性能。

记住，高质量的数据是训练出优秀模型的基础。花时间做好数据准备工作，将会在模型性能上得到显著回报。

图4: Skywork-OR1-7B系列模型在各项任务上的性能表现

【免费下载链接】Skywork-OR1Unleashing the Power of Reinforcement Learning for Math and Code Reasoners项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/Skywork-OR1

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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