OmniThought

OmniThought是一个包含200万个CoT过程的大型数据集，由两个强大的LRMs生成和验证。每个CoT过程都标注有新颖的推理冗余度（RV）和认知难度（CD）评分，描述了模型理解这些推理过程的冗余度和认知难度水平的适宜性。数据集通过自给自足的管道进行整理，并通过各种大小和能力的Qwen2.5模型进行了广泛的实验，证明了其有效性。

OmniThought is a large-scale dataset containing 2 million Chain-of-Thought (CoT) processes, generated and verified by two powerful LRMs. Each CoT process is annotated with novel Reasoning Redundancy (RV) and Cognitive Difficulty (CD) scores, which quantify the suitability of the redundancy and cognitive difficulty levels of these reasoning processes for model comprehension. The dataset is curated via a self-contained pipeline, and has been extensively validated through experiments conducted using Qwen2.5 models of varying sizes and capabilities, demonstrating its efficacy.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OmniThought数据集的构建采用了自给自足的流水线方法，通过四个核心模块完成。首先，源收集器（Source Collector）从开放数据集中筛选多样化的推理问题，确保涵盖数学、编程、科学等多个领域。接着，思维链生成器（CoT Generator）利用DeepSeek-R1和QwQ-32B等强大的大型推理模型（LRM）为每个问题生成多个思维链（CoT）过程。随后，思维链验证器（CoT Validator）基于“LLM-as-a-judge”范式，从逻辑正确性和答案推导能力两个维度验证生成的思维链。最后，分数计算器（Score Calculator）为每个通过验证的思维链标注推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数，形成包含200万条思维链的高质量数据集。

特点

OmniThought数据集的核心特点体现在其规模性和多维标注体系上。作为当前最大的开源思维链数据集，它覆盖70.8万个推理问题，每个问题平均包含2.9条经过验证的思维链。区别于传统数据集，其创新性引入了RV和CD双评分系统：RV分数通过融合思维链长度对数归一化值和模型评判分数，量化思维链的冗余程度；CD分数则基于方法论复杂度，评估思维链所需的认知能力层级。数据集中的思维链呈现高斯分布特征，多数集中在CD 4-5的中等难度区间，同时保留部分高难度样本以支持模型能力边界探索。这种结构化标注为不同容量模型的精准训练提供了科学依据。

使用方法

该数据集支持多种训练范式，其使用方法主要围绕RV和CD分数的策略性应用展开。在监督微调（SFT）场景下，研究者可根据目标模型规模（如7B/32B参数）设定认知难度阈值μCD，通过概率采样公式筛选匹配模型认知能力的思维链。对于偏好优化训练（DPO），可将RV 3-5的思维链作为优选响应，高冗余样本作为拒绝响应构建对比对。实验表明，联合优化RV和CD的选择策略能使7B模型在MATH500等基准上提升8.4%准确率。此外，数据集支持动态课程学习——随着模型能力提升逐步调整μCD取值，如32B模型在μCD=7时达到最优性能。输出长度分析证实，该方法在保持推理精度的同时能将平均输出token减少23.7%。

背景与挑战

背景概述

OmniThought是由上海交通大学和阿里云的研究团队于2025年推出的大规模思维链(Chain-of-Thought, CoT)数据集，旨在解决大型推理模型(Large Reasoning Models, LRMs)训练中高质量CoT数据缺乏的问题。该数据集包含200万条经过验证的CoT过程，覆盖数学解题、代码生成等多个复杂推理领域，并创新性地引入了推理冗余度(Reasoning Verbosity, RV)和认知难度(Cognitive Difficulty, CD)评分体系。作为首个系统性标注CoT内在特性的数据集，OmniThought通过自洽的自动化构建流程，显著提升了LRMs在复杂任务中的表现，为推理模型的训练范式提供了新的方法论支撑。

当前挑战

OmniThought主要应对两大核心挑战：在领域问题层面，当前开源的CoT数据集普遍存在规模有限、质量参差不齐的问题，且缺乏对CoT过程内在特性的系统标注，这严重制约了LRMs在复杂推理任务中的性能提升；在构建过程层面，如何确保大规模CoT的逻辑正确性、如何量化定义RV和CD这两个新型评估维度、以及如何建立不依赖人工干预的自洽标注流程，都构成了显著的技术挑战。特别是RV评分需要平衡推理步骤的详尽程度与问题复杂度，而CD评分则需适配不同规模模型的认知能力，这两者的自动化计算均需突破传统评估框架的局限。

常用场景

经典使用场景

OmniThought数据集在自然语言处理领域中被广泛应用于训练和优化大型推理模型（LRMs）。其独特的链式思维（CoT）标注和全面的质量评估机制使其成为研究复杂推理任务，如数学问题求解和代码生成的理想选择。该数据集通过提供多样化的推理问题和详细的CoT过程，支持模型在模拟人类推理策略方面的能力提升。

衍生相关工作

OmniThought数据集衍生了一系列相关研究工作，包括基于RV和CD评分的模型优化方法、自动生成高质量CoT的算法，以及针对不同规模模型的定制化训练策略。这些工作进一步推动了推理模型的发展，并在多个基准测试中取得了显著的性能提升。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，OmniThought数据集通过引入推理冗余度（RV）和认知难度（CD）评分机制，为大型推理模型（LRMs）的训练提供了新的研究方向。该数据集不仅解决了现有CoT数据集中缺乏全面质量评估的问题，还通过自洽的管道构建方法，显著提升了模型在复杂任务中的推理能力。前沿研究正聚焦于如何利用RV和CD评分优化模型训练策略，以及探索这些评分在不同规模模型中的适应性。此外，OmniThought数据集的应用已扩展到直接偏好优化（DPO）和奖励模型训练等算法，进一步推动了LRMs在数学问题求解和代码生成等任务中的性能提升。

相关研究论文

• Reasoning with OmniThought: A Large CoT Dataset with Verbosity and Cognitive Difficulty Annotations

  上海交通大学, 阿里云计算 · 2025年