MindGYM: What Matters in Question Synthesis for Thinking-Centric Fine-Tuning?
作者: Zhe Xu, Daoyuan Chen, Zhenqing Ling, Yaliang Li, Ying Shen
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-10-30)
备注: Accepted by NeurIPS'25. 30 pages, 2 figures, 13 tables
💡 一句话要点
MindGYM：提出一种以思考为中心的微调框架，通过问题合成提升大模型的推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 问题合成 思考中心微调 大型语言模型 认知推理 自我进化学习
📋 核心要点
- 现有方法难以使大模型获得可迁移的结构化思考能力，尤其是在使用模板或众包数据时。
- MindGYM通过认知引导的数据合成，使模型通过自我生成的数据进行演化，从而提升思考能力。
- 实验表明，MindGYM生成的合成数据质量更高，方差更小，并在多个推理基准上取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
大型基础模型在获得可迁移的、结构化的思考能力方面面临挑战，尤其是在使用刚性模板或众包标注的指令数据集进行监督时。与以往方法不同，我们专注于以思考为中心的数据合成范式，使模型能够通过自我生成的、认知引导的数据进行演化。我们提出了MindGYM，一个结构化且可扩展的问题合成框架，它由以下部分组成：（1）认知思考过程注入，将高层次的推理目标注入以塑造模型的合成行为；（2）种子单跳问题合成，从不同的语义类型生成原子问题，以鼓励更广泛的思考；（3）具有挑战性的多跳QA合成，基于QA种子合成更复杂的多跳问题，以进行更深入的推理。详细分析表明，与基线来源相比，我们的方法生成的合成数据平均质量提高了16.7%，质量方差降低了67.91%，突出了高质量和自包含数据对于有效的、以思考为导向的微调至关重要。MindGYM提高了在六个推理基准上的性能，仅使用400个数据样本在MathVision上实现了高达16%的增益，并在不同的模型大小和架构上实现了可推广的改进。MindGYM强调了自我挑战机制在改进大型模型能力方面的可行性，同时最大限度地减少了人工干预和资源需求。代码和数据已发布，以促进以数据为中心的研究，从而推动由其内部推理能力驱动的自我进化基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在进行复杂推理时，依赖于人工标注的数据集或固定的模板，这限制了模型的泛化能力和创造性思考。模型难以从这些数据中学习到通用的、结构化的推理能力，尤其是在面对新的、未见过的问题类型时，表现会显著下降。因此，如何让模型自主学习并提升推理能力是一个关键问题。
核心思路：MindGYM的核心思路是让模型通过自我生成问题并解决问题的方式来提升推理能力。通过注入认知思考过程，引导模型生成高质量、多样化的训练数据，从而避免对人工标注数据的过度依赖。这种自我挑战的机制能够促使模型更深入地理解问题，并发展出更强的推理能力。
技术框架：MindGYM框架包含三个主要模块：(1) 认知思考过程注入：定义高层次的推理目标，例如数学推理、逻辑推理等，并将其注入到问题生成过程中，引导模型生成特定类型的思考题。(2) 种子单跳问题合成：从不同的语义类型（例如实体、关系、属性）出发，生成原子性的、简单的单跳问题，作为后续多跳问题合成的基础。(3) 挑战性多跳QA合成：基于单跳问题，通过组合、推理等方式生成更复杂的多跳问题，以训练模型进行更深入的推理。
关键创新：MindGYM的关键创新在于其以思考为中心的数据合成范式。与以往依赖人工标注或固定模板的方法不同，MindGYM通过自我生成、认知引导的数据，使模型能够自主学习并提升推理能力。这种方法能够生成更高质量、更具多样性的训练数据，从而显著提升模型的泛化能力和创造性思考能力。
关键设计：在认知思考过程注入阶段，需要精心设计推理目标，并将其转化为可执行的指令或约束。在单跳问题合成阶段，需要选择合适的语义类型和知识来源，以保证生成问题的多样性和质量。在多跳QA合成阶段，需要设计有效的组合和推理策略，以生成具有挑战性的复杂问题。具体的参数设置和损失函数选择需要根据具体的任务和模型进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MindGYM在六个推理基准上取得了显著的性能提升，尤其是在MathVision数据集上，仅使用400个数据样本就实现了高达16%的增益。与基线方法相比，MindGYM生成的合成数据平均质量提高了16.7%，质量方差降低了67.91%。实验结果表明，MindGYM能够有效地提升模型的推理能力，并且具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
MindGYM具有广泛的应用前景，可用于提升各种大型语言模型的推理能力，例如数学推理、逻辑推理、常识推理等。该方法可以应用于教育领域，帮助学生进行个性化学习和训练；也可以应用于智能客服、智能问答等领域，提升系统的智能化水平和服务质量。未来，MindGYM有望成为构建更强大、更智能的AI系统的关键技术。
📄 摘要（原文）
Large foundation models face challenges in acquiring transferable, structured thinking abilities, especially when supervised with rigid templates or crowd-annotated instruction datasets. Unlike prior approaches, we focus on a thinking-centric data synthesis paradigm that enables models to evolve through self-generated, cognitively guided data. We propose MindGYM, a structured and scalable framework for question synthesis, composed of: (1) Cognitive Thinking Process Injection, which infuses high-level reasoning objectives to shape the model's synthesis behavior; (2) Seed Single-Hop Question Synthesis, generating atomic questions from diverse semantic types to encourage broader thinking; and (3) Challenging Multi-Hop QA Synthesis, composing more complex multi-hop questions based on QA seeds for deeper reasoning. Detailed analysis shows that synthetic data generated by our method achieves 16.7% higher average quality and 67.91% lower quality variance compared to baseline sources, highlighting that both high-quality and self-contained data are essential for effective, thinking-oriented fine-tuning. MindGYM improves performance on six reasoning benchmarks, achieving gains of up to 16% on MathVision using only 400 data samples, and generalizable improvements across different model sizes and architectures. MindGYM underscores the viability of self-challenging mechanisms in refining large model capabilities while minimizing human intervention and resource demands. Code and data are released to promote data-centric research into self-evolving foundation models driven by their internal reasoning capabilities.