RV-Syn

RV-Syn是一个创新的数学推理数据合成方法，它通过构建一个基于初始种子问题的结构化数学操作函数库，生成计算图作为解决方案，然后将这些图反向翻译成复杂的问题。这种方法以解决方案为导向，利用计算图的执行性确保了求解过程的可验证性。通过这种方法，可以合成具有丰富语义和控制流的高质量推理数据集，从而推动大型语言模型在数学推理能力方面的进步。

RV-Syn is an innovative mathematical reasoning data synthesis method. It constructs a structured library of mathematical operation functions based on initial seed problems, generates computation graphs as solutions, and then reversely translates these graphs into complex problems. This solution-oriented method leverages the executability of computation graphs to ensure the verifiability of the solution process. Through this approach, high-quality reasoning datasets with rich semantics and control flow can be synthesized, thereby advancing the mathematical reasoning capabilities of large language models.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RV-Syn数据集通过构建结构化的数学操作函数库来生成高质量的数学推理数据。首先，从初始种子问题中提取解决方案过程，并将其转化为Python格式的函数，形成计算图。接着，将这些函数组织成图结构的函数库，详细描述函数之间的关系。最后，通过图感知采样策略组合这些函数生成新的计算图，并将其反向翻译为复杂问题。这一方法确保了问题生成的逻辑一致性和解决方案的可验证性。

特点

RV-Syn数据集的主要特点在于其强调逻辑一致性和可验证性。通过计算图的生成和执行，数据集能够提供复杂多步推理问题的解决方案，包括多跳推理、迭代循环和模块化结构。此外，计算图的可执行性确保了解决方案的正确性验证，显著提升了数据质量。数据集还具备高度多样性，能够覆盖广泛的数学技能和操作。

使用方法

RV-Syn数据集的使用方法主要包括三个步骤：首先，利用计算图生成新的数学问题；其次，通过执行计算图验证解决方案的正确性；最后，将验证过的问题用于训练大型语言模型（LLMs）。用户可以通过调用数据集中的函数库，灵活组合不同的数学操作，生成定制化的推理问题。此外，数据集还支持自动化的解决方案验证，显著降低了人工验证的成本。

背景与挑战

背景概述

RV-Syn数据集由中国人民大学高瓴人工智能学院和蚂蚁集团的研究团队于2025年提出，旨在解决大语言模型（LLMs）在数学推理任务中高质量数据稀缺的问题。该数据集通过构建结构化的数学操作函数库，并基于计算图的反向翻译生成复杂数学问题，显著提升了生成问题的逻辑一致性和可验证性。RV-Syn的提出填补了现有数据合成方法在推理深度和逻辑一致性上的不足，为数学推理领域的研究提供了高效且可扩展的数据生成框架。

当前挑战

RV-Syn数据集面临的挑战主要包括：1) 领域问题挑战：现有数学问题生成方法常因缺乏对问题内在逻辑的深度模拟而导致生成的问题表面合理但推理深度不足或存在逻辑矛盾；2) 构建过程挑战：在数据合成过程中，如何确保生成的数学问题具有复杂的多步推理结构（如多跳推理、迭代循环和模块化结构）并同时提供可验证的解决方案是一个关键难题。此外，构建过程中还需解决函数库的多样性与冗余控制、计算图的合理性与新颖性平衡等技术问题。

常用场景

经典使用场景

RV-Syn数据集在数学推理领域具有广泛的应用，特别是在训练大型语言模型（LLMs）进行复杂数学问题求解时。该数据集通过构建结构化的数学操作函数库，生成计算图作为解决方案，并通过反向翻译生成复杂问题。这一方法在数学竞赛题目生成、数学教育辅助工具开发以及自动化数学问题求解系统中表现尤为突出。

解决学术问题

RV-Syn数据集解决了数学推理数据生成中的三个核心问题：推理深度不足、逻辑不一致性以及缺乏真实答案验证。通过基于计算图的解决方案生成，RV-Syn能够确保问题的逻辑一致性和推理深度，同时通过计算图的可执行性验证解决方案的正确性。这一方法显著提升了数学推理数据的质量，为LLMs的高效训练提供了可靠的数据支持。

衍生相关工作

RV-Syn数据集衍生了一系列相关研究工作，特别是在数学推理数据生成和LLMs训练领域。例如，基于RV-Syn的方法，研究人员开发了更高效的数据合成技术，如PromptCoT和ScaleQuest。这些工作进一步优化了数学推理数据的生成流程，提升了数据的多样性和质量，为LLMs在数学推理任务中的表现提供了强有力的支持。