RefAug开源项目 – 提升模型推理能力的合成数据增强方法

RefAug是一种用于反思和思维链的合成数据增强方法，旨在通过将问题反思和思考嵌入到以数学为重点的训练数据中，提高模型的推理能力。该方法通过生成替代推理和后续推理，将反思整合到训练示例中，从而增强模型在数学任务和编码任务中的表现。

RefAug的特点:

1. 提高数学任务的准确率，提升6.8分
2. 在Pass指标中将代码性能提升+3.5个百分点
3. 81.11%的案例在使用反射进行错误修正中表现优于DeepSeek Math
4. 在推理任务上的表现优于传统的思维链（CoT）
5. 训练数据越多，性能越好
6. 发布代码、提示、数据集和脚本

RefAug的功能:

1. 数据准备：收集数学问题或编码任务的数据集
2. 产生反思：对于每个问题，产生使用不同方法或观点解决的替代推理和后续推理
3. 数据增强：将反射整合到训练示例中，每个训练实例包含原始问题、其解决方案和反射部分
4. 微调：使用增强数据集对LLM进行微调，确保模型学习即时解决方案的前向推理和反射推理

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