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title: hwtcm-deepseek-r1-distill-data
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/huangxp/hwtcm-deepseek-r1-distill-data"
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repository: huangxp/hwtcm-deepseek-r1-distill-data
chinese_name: "基于DeepSeek蒸馏的传统中医SFT数据集"
last_updated: 2025-03-05
license: "Apache License 2.0"
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downloads: 4157
stars: 24
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# hwtcm-deepseek-r1-distill-data

> hwtcm-deepseek-r1-distill-data - huangxp 在 ModelScope 开源的数据集。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。

huangxp/hwtcm-deepseek-r1-distill-data 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 52 MB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: huangxp/hwtcm-deepseek-r1-distill-data
- **License**: Apache License 2.0
- **Storage size**: 52 MB
- **Downloads**: 4157
- **Stars**: 24
- **Last updated**: 2025-03-05

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/huangxp/hwtcm-deepseek-r1-distill-data

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# 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。

![alt text](images/image_1.png "Title")
![alt text](images/image_2.png "Title")
![alt text](images/image_3.png "Title")

## 我们的其他产品

[中医NER](https://huggingface.co/Monor/hwtcmner)：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](https://huggingface.co/datasets/Monor/hwtcm)：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](https://huggingface.co/datasets/Monor/hwtcm-sft-v1)：中医QA数据集，用于SFT微调。  
[仓公](https://huggingface.co/Monor/canggong-7b-instruct)：基于Qwen的指令微调模型（暂未开源）。  
[仓公R1](https://huggingface.co/Monor/canggong-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}
}
```

## 硬广

[我](https://github.com/huangxinping)   
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