Multi-step reasoning dataset — корпус данных, содержащий задачи и детализированные цепочки рассуждений, которые обучают модель выполнять последовательный логический вывод.
Определение
Multi-step reasoning dataset — это специализированный набор данных, включающий запрос, промежуточные рассуждения (multi-step reasoning / chain-of-thought) и финальный ответ. Такие датасеты необходимы для обучения моделей выполнять пошаговый анализ, декомпозицию задач, вычисления, доказательства, планирование и другие виды сложного вывода, которые невозможно освоить при обучении только на паре «вопрос–ответ».
Как работает
Датасет основан на структуре «запрос → цепочка рассуждений → ответ». Цепочки рассуждений могут быть:
- Эксплицитные CoT — детальные пошаговые объяснения.
- Socratic reasoning — разложение задачи на вопросы и подзадачи.
- Program-of-thought — псевдокод или формальные шаги вычислений.
- Multi-hop reasoning — использование нескольких источников информации.
- Decomposition traces — разбиение задачи на логические блоки.
Создание multi-step reasoning dataset включает:
- Генерацию reasoning-трейсов сильной моделью или экспертами.
- Фильтрацию ошибок — удаление некорректных и нелогичных цепочек.
- Согласование формата — единый стиль изложения шагов.
- Балансировку сложности — задачи разного уровня глубины.
- Сегментацию — явное разделение reasoning и финального ответа.
Отдельное внимание уделяется контролю ошибок: плохие цепочки рассуждений приводят к переносу и закреплению ложных логических паттернов.
Где применяется
- Обучение моделей логике, математике, программированию.
- Модели reasoning для анализа документов и сложных задач.
- LLM с повышенной интерпретируемостью вывода.
- SFT и DPO для улучшения пошагового решения задач.
- Агенты и планировщики действий.
Практические примеры использования
Большие reasoning datasets лежат в основе моделей уровня DeepSeek-R1, OpenAI o1 и моделей математического вывода. Такие датасеты включают многотысячные цепочки шагов, decomposition-трейсы и програмные рассуждения. В кодовых моделях используются многошаговые reasoning-последовательности с объяснением исправлений и переходами между гипотезами. В корпоративных системах reasoning datasets применяются для сложных аналитических задач: финансовые проверки, юридические толкования, технические аудиты.
В RAG многослойное рассуждение обучается через multi-hop datasets, где модель должна объединять сведения из нескольких документов.
Ключевые свойства
- Содержит пошаговые логические объяснения.
- Формирует способность модели к долговым рассуждениям.
- Поддерживает многоуровневую сложность задач.
- Дополняет стандартные instruction datasets.
- Требует строгой валидации качества reasoning-трейсов.
Проблемы и ограничения
- Ошибочные рассуждения легко закрепляются в модели.
- Высокая стоимость ручной или экспертной проверки.
- Синтетические reasoning-трейсы требуют многоступенчатой фильтрации.
- Трудно поддерживать единый стиль и формат шагов.
- Неправильная сегментация приводит к «выучиванию» лишних шаблонов.
Преимущества и ограничения
- Плюс: значительное улучшение логического и аналитического поведения модели.
- Минус: дорогой и error-sensitive процесс создания датасета.
Связанные термины
- Chain-of-thought (CoT)
- Decomposition
- Reasoning models
- SFT
- DPO