GRIP: A Graph-Based Reasoning Instruction Producer
作者: Jiankang Wang, Jianjun Xu, Xiaorui Wang, Yuxin Wang, Mengting Xing, Shancheng Fang, Hongtao Xie
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-12 (更新: 2025-09-22)
💡 一句话要点
提出GRIP：一种基于图推理指令生成器，用于高效合成高质量、多样化的推理数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据合成 指令生成 知识图 数学推理 大型语言模型 多模型监督 推理能力
📋 核心要点
- 现有数据合成方法在可扩展性、多样性方面存在不足，且易过拟合，限制了其在提升LLM推理能力方面的应用。
- GRIP通过构建知识图，利用图中显式和隐式关系驱动指令数据合成，并采用多模型监督保证数据质量。
- GRIP在数学推理领域生成了包含210万问答对的GRIP-MATH数据集，训练的模型在基准测试中表现出显著提升。
📝 摘要（中文）
大规模、高质量的数据对于提升大型语言模型（LLMs）的推理能力至关重要。随着公开可用的互联网数据日益稀缺，合成数据已成为一个关键的研究方向。然而，现有的数据合成方法通常面临可扩展性有限、样本多样性不足以及容易过拟合种子数据等问题，这限制了它们的实际应用。本文提出了一种基于图的推理指令生成器 extbf{GRIP}，它能够高效地合成高质量和多样化的推理指令。 extit{GRIP}通过从种子数据中提取高层概念来构建知识图，并独特地利用图中的显式和隐式关系来驱动大规模和多样化的指令数据合成，同时采用开源多模型监督来确保数据质量。我们将 extit{GRIP}应用于关键且具有挑战性的数学推理领域。从包含7.5K个数学推理样本的种子集开始，我们构建了包含210万个合成问答对的 extbf{GRIP-MATH}数据集。与类似的合成数据方法相比， extit{GRIP}实现了更大的可扩展性和多样性，同时也显著降低了成本。在数学推理基准测试中，使用GRIP-MATH训练的模型表现出比其基础模型显著的改进，并且明显优于以前的数据合成方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模生成高质量、多样化推理指令数据的问题。现有数据合成方法存在三个主要痛点：一是可扩展性有限，难以生成足够规模的数据；二是样本多样性不足，生成的指令不够丰富；三是容易过拟合种子数据，导致模型泛化能力下降。
核心思路：论文的核心思路是利用知识图来指导指令数据的生成。通过从种子数据中提取高层概念并构建知识图，可以有效地捕捉概念之间的显式和隐式关系。然后，利用这些关系来生成新的指令，从而实现大规模和多样化的数据合成。同时，采用多模型监督机制来过滤低质量的数据，保证生成数据的质量。
技术框架：GRIP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 知识图构建：从种子数据中提取概念，并构建知识图，图中节点表示概念，边表示概念之间的关系。2) 指令生成：利用知识图中的关系，生成新的指令数据。具体来说，可以随机选择图中的节点和边，并根据这些节点和边的语义信息生成问题和答案。3) 数据过滤：使用多个预训练模型对生成的数据进行评估，过滤掉低质量的数据。例如，可以使用问答模型来验证生成的答案是否正确，或者使用文本相似度模型来评估生成的问题是否与种子数据过于相似。
关键创新：GRIP的关键创新在于其利用知识图来指导指令数据的生成。与传统的基于规则或模板的方法相比，GRIP能够更好地捕捉概念之间的复杂关系，从而生成更加多样化和高质量的数据。此外，GRIP还采用了多模型监督机制，有效地过滤掉了低质量的数据，进一步提高了生成数据的质量。
关键设计：在知识图构建方面，论文采用了一种基于规则的方法来提取概念和关系。在指令生成方面，论文设计了一系列规则来根据知识图中的节点和边生成问题和答案。在数据过滤方面，论文使用了多个预训练模型，包括问答模型、文本相似度模型等。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GRIP在数学推理任务上表现出色。使用GRIP-MATH训练的模型在数学推理基准测试中，相比于基础模型取得了显著的性能提升，并且优于以往的合成数据方法。具体性能数据和提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。GRIP还展示了更高的可扩展性和多样性，并显著降低了数据合成的成本。
🎯 应用场景
GRIP可应用于各种需要大规模高质量推理数据的场景，例如数学推理、常识推理、逻辑推理等。该方法可以帮助研究人员和开发者更高效地训练具有更强推理能力的LLM，从而提升LLM在实际应用中的性能，例如智能客服、自动问答、机器翻译等。
📄 摘要（原文）
Large-scale, high-quality data is essential for advancing the reasoning capabilities of large language models (LLMs). As publicly available Internet data becomes increasingly scarce, synthetic data has emerged as a crucial research direction. However, existing data synthesis methods often suffer from limited scalability, insufficient sample diversity, and a tendency to overfit to seed data, which constrains their practical utility. In this paper, we present \textit{\textbf{GRIP}}, a \textbf{G}raph-based \textbf{R}easoning \textbf{I}nstruction \textbf{P}roducer that efficiently synthesizes high-quality and diverse reasoning instructions. \textit{GRIP} constructs a knowledge graph by extracting high-level concepts from seed data, and uniquely leverages both explicit and implicit relationships within the graph to drive large-scale and diverse instruction data synthesis, while employing open-source multi-model supervision to ensure data quality. We apply \textit{GRIP} to the critical and challenging domain of mathematical reasoning. Starting from a seed set of 7.5K math reasoning samples, we construct \textbf{GRIP-MATH}, a dataset containing 2.1 million synthesized question-answer pairs. Compared to similar synthetic data methods, \textit{GRIP} achieves greater scalability and diversity while also significantly reducing costs. On mathematical reasoning benchmarks, models trained with GRIP-MATH demonstrate substantial improvements over their base models and significantly outperform previous data synthesis methods.