思維鏈（Chain-of-Thought，簡稱 CoT）訓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，這種機制顯著提高了模型的準確性與可解釋性。CoT 數據集作為這一技術的關鍵支撐，成為眾多頂尖模型如性能提升的核心要素。

CoT 數據集的特點

CoT 數據集包含問題、思維鏈、答案三部分，部分數據還附帶問題類型、難度等級及來源信息等標注內容。與傳統訓練數據相比，有以下特點：

CoT 數據集的作用

? 復雜推理能力突破

賦予模型分步拆解問題的思維框架，解決傳統模型“直覺式回答”的局限。通過提供多個行業的知識邏輯鏈條，提升在多步推導的任務下的回答準確率，尤其突破符號推理、因果判斷等 AI 傳統弱點。

? 決策過程透明化

通過構建可追溯的推理路徑，將模型的決策邏輯清晰地展現出來，從而避免輸出結果成為無法解釋的“黑箱”結論。這種方式不僅提升了模型的可信度，還為用戶提供了明確的依據，便于理解和驗證每一步推導過程。

? 通用能力遷移強化

CoT 數據集通過引導模型學習一些通用的思維方法，比如將復雜問題拆解為小步驟、驗證假設的正確性、或者進行反向推演，能夠顯著提升模型在不同領域的適應能力。

然而，CoT 數據構建面臨諸多挑戰。由于其涉及多領域問題，標注員需要具備深厚的專業知識。其次，在處理復雜推理任務時，長鏈條的標注容易出現信息遺漏或錯誤，進一步增加了數據處理難度。

數據堂 CoT 數據解決方案

數據堂在大模型數據服務領域深耕多年，擁有覆蓋 10+語種、規模達百億條的高質量 CoT 數據集。此外，在 CoT 數據標注服務方面具備豐富經驗，可助力企業快速構建高質量 CoT 數據體系。

CoT 版權數據集

150 萬條思維鏈文本數據

數據涵蓋各通用類別。數據內容均使用中文，每條數據均包含提問、推理過程、回答字段。整體內容均經過清洗，可直接應用于大模型的訓練優化，助力提升模型的推理能力與邏輯思維水平。

1000 萬道英文試題

英美教育體系下的試題文本，內容涵蓋小初高數學、物理、生物等多學科、大學多專業。每道試題包含問題、答案、解析、學科、年級、題型字段，已完成內容清洗、公式 latex 轉換及表格格式轉換。

200 萬道韓語試題結構化解析處理數據

內容涵蓋小學、初中、高中 8 大學科試題，題型類別囊括選擇題、填空題、判斷題、問答題等。每道題包含題型、問題、答案、解析等字段，可用于大模型學科知識增強任務，提升專業領域的推理能力。

1000 萬道專業類試題文本數據

包含題型、問題、答案及解析，部分試題存在題型錯誤問題。專業類別涵蓋公務員、計算機、經濟、研究生、醫學、語言、自考、綜合、申論等 20 余種，題型類別包含多項選擇題、單項選擇題、判斷題、填空題、簡答題、申論題等。

CoT 標注案例分享

SFT 階段多類型思維鏈數據標注

項目簡述

客戶需要數據堂針對 SFT 階段所需的各類思維鏈數據進行精細化標注。類型涵蓋數學邏輯、常識推理、文本糾錯、關鍵詞提取、摘要總結等十多種類型。要求標注人員具備豐富的背景知識及標注經驗，條準確率大于 95%。

解決方案

數據堂按照客戶要求挑選標注經驗豐富且具備專業知識的標注員，快速組建了高質量的精標團隊。標注過后，數據堂專業的質檢團隊利用數加加標注平臺進行高效的質檢、抽檢，保證思維鏈完整、正確。最后數據以95%以上的精度通過數據堂線上驗收平臺交付，獲得客戶的好評。

監控場景視頻 CoT 數據標注

項目簡述

客戶需要數據堂根據視頻內容編寫思維鏈數據，以提高模型針對事件的邏輯推導能力。客戶提供預描述文本，由數據堂標注員進行校對及調整。任務涉及四階段推理，判斷畫面中人物是否做出指定動作，最終引發指定事件。標注內容包括總結、描述、推理和結論，要求邏輯清晰、信息準確，且需遵循嚴格的標注規則，確保標注質量與一致性。

解決方案

數據堂組建專業團隊，結合客戶需求制定詳細標注規范，并通過多輪培訓確保標注員精準掌握規則。針對復雜推理鏈條，數據堂動態引入人工多重校驗機制，層層校驗邏輯準確性與信息完整性，避免由主觀性帶來的數據偏差，最終以98%以上的高標注精度交付數據，助力客戶提升模型推理精度。

CoT 數據集作為推動 AI 從單純結果輸出邁向深度推理的關鍵力量，正重塑著 AI 在各行業的應用格局。數據堂憑借高質量的數據服務，助力企業和高校提升模型推理及思考能力，為 AI 技術的進一步發展提供堅實支持。

審核編輯 黃宇