Un equipo liderado por Nan Jia y Haojin Yang presentó DataPraxis, un marco que crea tareas de análisis verificando cada paso del proceso. Con este marco elaboraron DataPraxis-5K, una colección de 5,000 trayectorias analíticas verificadas en numerosos ámbitos. También entrenaron dos modelos, DataPraxis-27B y DataPraxis-35B-A3B, que obtienen 55.11 en la prueba de referencia DABStep y 51.9 en JobBench, igualando o superando a modelos de frontera comparables.
Por qué importa
El conjunto de datos ofrece a los investigadores material de entrenamiento fiable para crear IA capaz de realizar tareas de análisis del mundo real.
