通用推理模型数据构建方法论：以LongCat-Flash-Thinking为例

一、多领域数据筛选与标准化处理

通用推理模型的数据构建需覆盖STEM（科学、技术、工程、数学）、代码生成、逻辑推理、开放问答四大核心场景。以某主流云服务商发布的LongCat-Flash-Thinking模型为例，其数据筛选流程包含三个关键阶段：

基础数据采集
通过爬虫系统从学术数据库、开源代码仓库、竞赛平台等渠道采集原始数据，重点获取以下类型：
- STEM领域：包含完整解题步骤的数学证明、物理实验报告
- 代码生成：GitHub高星项目中的模块级代码（需去除敏感信息）
- 逻辑推理：LSAT、GMAT等标准化考试的逻辑题库
- 开放问答：Stack Overflow技术问答中获赞超50的优质回答

自动化初筛机制
采用分层过滤策略处理原始数据：

def initial_filter(query):
    # 长度过滤：问答类<50字符或>2000字符直接丢弃
    if len(query) < 50 or len(query) > 2000:
        return False
    # 结构检测：代码需包含函数定义和注释
    if "code" in query.tags:
        if not (re.search(r'def\s+\w+', query.content) and 
                re.search(r'#\s*', query.content)):
            return False
    # 语义完整性检查（通过预训练模型评估）
    completeness_score = semantic_model.predict(query)
    return completeness_score > 0.7

该阶段可过滤掉60%-70%的低质量数据，显著降低人工审核成本。

领域专项处理

代码数据：要求每个样本包含清晰的功能描述、不少于5组单元测试用例，以及可执行的评测脚本。例如：

# 示例：字符串反转函数的数据规范
{
    "description": "实现一个安全的字符串反转函数，需处理Unicode字符和空指针异常",
    "code": "def reverse_string(s): ...",
    "tests": [
        {"input": "hello", "expected": "olleh"},
        {"input": "你好", "expected": "好你"}
    ],
    "eval_script": "assert reverse_string('test') == 'tset'"
}

STEM数据：强制要求包含完整的解题步骤和验证过程，数学证明需标注所用定理

二、基于Prompt工程的质量优化

经过初筛的数据需通过Prompt工程进一步优化，重点解决以下技术挑战：

Prompt模板设计
针对不同场景设计结构化模板：
- 代码生成：[任务描述] + [输入输出示例] + [约束条件] + [评测标准]
- 逻辑推理：[背景信息] + [问题陈述] + [选项列表] + [推理路径提示]
动态难度调整
通过题目通过率动态调整数据分布：
- 简单题（通过率>80%）：直接丢弃或降权
- 中等题（通过率50%-80%）：保持原权重
- 难题（通过率<50%）：增加采样频率
某研究团队实践显示，该策略可使模型在MATH数据集上的准确率提升12.7%。
多轮迭代优化
建立数据-模型闭环优化系统：
```
graph LR
A[初始数据集] --> B[模型训练]
B --> C[误差分析]
C --> D[数据增强]
D --> A
```
每轮迭代重点修复以下问题：
- 模型频繁出错的题型
- 存在标注歧义的数据样本
- 覆盖不足的知识点

三、质量评估体系构建

建立三维评估指标确保数据质量：

自动化评估维度
- 语法正确性：通过语法解析器验证
- 逻辑一致性：使用RoBERTa等模型检测矛盾点
- 答案唯一性：对选择题计算选项熵值
人工评估标准
制定6级评分标准（1-6分）：
| 评分 | 判断标准 |
|———|—————|
| 6 | 完美样本，可直接用于训练 |
| 5 | 轻微瑕疵，不影响模型学习 |
| 4 | 需要小幅修改 |
| 3 | 核心信息缺失 |
| 2 | 存在严重错误 |
| 1 | 完全不可用 |

实际评估中，仅保留评分≥4的样本。
多样性保障机制
通过TF-IDF算法计算样本间的相似度，确保每个batch中相似样本不超过10%。对代码数据额外检查：
- 函数签名相似度
- 控制流图相似度
- 变量命名模式

四、工程化实践建议

分布式处理架构
采用Spark+Flink的混合架构处理PB级数据：
- Spark：负责批量数据清洗和特征提取
- Flink：实现实时质量监控和异常检测

持续更新机制
建立数据版本控制系统，记录每个样本的修改历史：

v1.0 初始采集
v1.1 修正数学公式错误
v1.2 补充单元测试用例
v2.0 重写问题描述

成本优化策略
- 对长文本采用分段处理，降低存储成本
- 使用向量数据库实现快速相似性检索
- 建立缓存机制复用高频查询的中间结果

五、行业应用前景

该数据构建方法论已成功应用于多个场景：

教育领域：构建自适应学习系统，动态生成个性化练习题
金融风控：训练反欺诈模型识别复杂交易模式
科研辅助：自动生成实验设计建议和数据分析流程

某研究机构测试显示，采用该方法训练的模型在GSM8K数据集上达到89.3%的准确率，较基线模型提升21.6个百分点。这验证了结构化数据构建对提升推理能力的关键作用。

未来发展方向包括：

引入多模态数据增强模型理解能力
开发自动化数据增强工具链
建立跨领域的数据共享生态