思維鏈（Chain-of-Thought，簡(jiǎn)稱(chēng) CoT）訓(xùn)練方法的引入為提升模型性能指明了方向。CoT 的核心在于要求模型在輸出最終答案之前，顯式輸出中間逐步的推理步驟，這種機(jī)制顯著提高了模型的準(zhǔn)確性與可解釋性。CoT 數(shù)據(jù)集作為這一技術(shù)的關(guān)鍵支撐，成為眾多頂尖模型如性能提升的核心要素。

CoT 數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)

CoT 數(shù)據(jù)集包含問(wèn)題、思維鏈、答案三部分，部分?jǐn)?shù)據(jù)還附帶問(wèn)題類(lèi)型、難度等級(jí)及來(lái)源信息等標(biāo)注內(nèi)容。與傳統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)相比，有以下特點(diǎn)：

CoT 數(shù)據(jù)集的作用

? 復(fù)雜推理能力突破

賦予模型分步拆解問(wèn)題的思維框架，解決傳統(tǒng)模型“直覺(jué)式回答”的局限。通過(guò)提供多個(gè)行業(yè)的知識(shí)邏輯鏈條，提升在多步推導(dǎo)的任務(wù)下的回答準(zhǔn)確率，尤其突破符號(hào)推理、因果判斷等 AI 傳統(tǒng)弱點(diǎn)。

? 決策過(guò)程透明化

通過(guò)構(gòu)建可追溯的推理路徑，將模型的決策邏輯清晰地展現(xiàn)出來(lái)，從而避免輸出結(jié)果成為無(wú)法解釋的“黑箱”結(jié)論。這種方式不僅提升了模型的可信度，還為用戶(hù)提供了明確的依據(jù)，便于理解和驗(yàn)證每一步推導(dǎo)過(guò)程。

? 通用能力遷移強(qiáng)化

CoT 數(shù)據(jù)集通過(guò)引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)一些通用的思維方法，比如將復(fù)雜問(wèn)題拆解為小步驟、驗(yàn)證假設(shè)的正確性、或者進(jìn)行反向推演，能夠顯著提升模型在不同領(lǐng)域的適應(yīng)能力。

然而，CoT 數(shù)據(jù)構(gòu)建面臨諸多挑戰(zhàn)。由于其涉及多領(lǐng)域問(wèn)題，標(biāo)注員需要具備深厚的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。其次，在處理復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)，長(zhǎng)鏈條的標(biāo)注容易出現(xiàn)信息遺漏或錯(cuò)誤，進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)處理難度。

數(shù)據(jù)堂 CoT 數(shù)據(jù)解決方案

數(shù)據(jù)堂在大模型數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域深耕多年，擁有覆蓋 10+語(yǔ)種、規(guī)模達(dá)百億條的高質(zhì)量 CoT 數(shù)據(jù)集。此外，在 CoT 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)方面具備豐富經(jīng)驗(yàn)，可助力企業(yè)快速構(gòu)建高質(zhì)量 CoT 數(shù)據(jù)體系。

CoT 版權(quán)數(shù)據(jù)集

150 萬(wàn)條思維鏈文本數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)涵蓋各通用類(lèi)別。數(shù)據(jù)內(nèi)容均使用中文，每條數(shù)據(jù)均包含提問(wèn)、推理過(guò)程、回答字段。整體內(nèi)容均經(jīng)過(guò)清洗，可直接應(yīng)用于大模型的訓(xùn)練優(yōu)化，助力提升模型的推理能力與邏輯思維水平。

1000 萬(wàn)道英文試題

英美教育體系下的試題文本，內(nèi)容涵蓋小初高數(shù)學(xué)、物理、生物等多學(xué)科、大學(xué)多專(zhuān)業(yè)。每道試題包含問(wèn)題、答案、解析、學(xué)科、年級(jí)、題型字段，已完成內(nèi)容清洗、公式 latex 轉(zhuǎn)換及表格格式轉(zhuǎn)換。

200 萬(wàn)道韓語(yǔ)試題結(jié)構(gòu)化解析處理數(shù)據(jù)

內(nèi)容涵蓋小學(xué)、初中、高中 8 大學(xué)科試題，題型類(lèi)別囊括選擇題、填空題、判斷題、問(wèn)答題等。每道題包含題型、問(wèn)題、答案、解析等字段，可用于大模型學(xué)科知識(shí)增強(qiáng)任務(wù)，提升專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的推理能力。

1000 萬(wàn)道專(zhuān)業(yè)類(lèi)試題文本數(shù)據(jù)

包含題型、問(wèn)題、答案及解析，部分試題存在題型錯(cuò)誤問(wèn)題。專(zhuān)業(yè)類(lèi)別涵蓋公務(wù)員、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)、研究生、醫(yī)學(xué)、語(yǔ)言、自考、綜合、申論等 20 余種，題型類(lèi)別包含多項(xiàng)選擇題、單項(xiàng)選擇題、判斷題、填空題、簡(jiǎn)答題、申論題等。

CoT 標(biāo)注案例分享

SFT 階段多類(lèi)型思維鏈數(shù)據(jù)標(biāo)注

項(xiàng)目簡(jiǎn)述

客戶(hù)需要數(shù)據(jù)堂針對(duì) SFT 階段所需的各類(lèi)思維鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化標(biāo)注。類(lèi)型涵蓋數(shù)學(xué)邏輯、常識(shí)推理、文本糾錯(cuò)、關(guān)鍵詞提取、摘要總結(jié)等十多種類(lèi)型。要求標(biāo)注人員具備豐富的背景知識(shí)及標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)，條準(zhǔn)確率大于 95%。

解決方案

數(shù)據(jù)堂按照客戶(hù)要求挑選標(biāo)注經(jīng)驗(yàn)豐富且具備專(zhuān)業(yè)知識(shí)的標(biāo)注員，快速組建了高質(zhì)量的精標(biāo)團(tuán)隊(duì)。標(biāo)注過(guò)后，數(shù)據(jù)堂專(zhuān)業(yè)的質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)利用數(shù)加加標(biāo)注平臺(tái)進(jìn)行高效的質(zhì)檢、抽檢，保證思維鏈完整、正確。最后數(shù)據(jù)以95%以上的精度通過(guò)數(shù)據(jù)堂線(xiàn)上驗(yàn)收平臺(tái)交付，獲得客戶(hù)的好評(píng)。

監(jiān)控場(chǎng)景視頻 CoT 數(shù)據(jù)標(biāo)注

項(xiàng)目簡(jiǎn)述

客戶(hù)需要數(shù)據(jù)堂根據(jù)視頻內(nèi)容編寫(xiě)思維鏈數(shù)據(jù)，以提高模型針對(duì)事件的邏輯推導(dǎo)能力?？蛻?hù)提供預(yù)描述文本，由數(shù)據(jù)堂標(biāo)注員進(jìn)行校對(duì)及調(diào)整。任務(wù)涉及四階段推理，判斷畫(huà)面中人物是否做出指定動(dòng)作，最終引發(fā)指定事件。標(biāo)注內(nèi)容包括總結(jié)、描述、推理和結(jié)論，要求邏輯清晰、信息準(zhǔn)確，且需遵循嚴(yán)格的標(biāo)注規(guī)則，確保標(biāo)注質(zhì)量與一致性。

解決方案

數(shù)據(jù)堂組建專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)，結(jié)合客戶(hù)需求制定詳細(xì)標(biāo)注規(guī)范，并通過(guò)多輪培訓(xùn)確保標(biāo)注員精準(zhǔn)掌握規(guī)則。針對(duì)復(fù)雜推理鏈條，數(shù)據(jù)堂動(dòng)態(tài)引入人工多重校驗(yàn)機(jī)制，層層校驗(yàn)邏輯準(zhǔn)確性與信息完整性，避免由主觀性帶來(lái)的數(shù)據(jù)偏差，最終以98%以上的高標(biāo)注精度交付數(shù)據(jù)，助力客戶(hù)提升模型推理精度。

CoT 數(shù)據(jù)集作為推動(dòng) AI 從單純結(jié)果輸出邁向深度推理的關(guān)鍵力量，正重塑著 AI 在各行業(yè)的應(yīng)用格局。數(shù)據(jù)堂憑借高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)，助力企業(yè)和高校提升模型推理及思考能力，為 AI 技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支持。

審核編輯 黃宇