数据集
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CAM++ 说话人确认模型基于密集连接时延神经网络，专为中文通用场景设计，在约 200k 说话人的大规模数据集上训练而成。该模型在说话人识别任务中兼顾高性能与高效率，相比主流模型（如 ResNet34、ECAPA-TDNN）在准确率与推理速度上均有优势，可广泛用于说话人确认、说话人日志、语音合成及说话人风格转换等场景。
GSM8K（Grade School Math 8K）是一个包含约8500道小学数学应用题的数据集。每个问题都需要2到8步的多步推理，仅涉及基本算术运算（加减乘除），解答以自然语言形式呈现，而非纯数学表达式。该数据集旨在测试语言模型在基础数学推理方面的能力，适合用于文本生成任务。