DeepSeek 团队新作：把代码变成思维链，大模型推理各种能力全面提升

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用代码训练大模型思考，其他方面的推理能力也能提升。
DeepSeek 团队最新研究，利用 300 多万个实例，将代码转换成思考过程，构建出数据集 CODEI/O，对 Qwen、Llama 等模型进行了训练。

结果，在各种类型的推理任务当中，模型性能都取得了全面提升，包括在非代码类的推理任务上，也展现出了良好的迁移能力。

研究团队认为，在代码当中暗含了不同类型场景的思考过程，于是想要把这种思考过程“提取”出来训练推理模型。
他们生成了大量的训练数据运行这些代码，然后把代码、输入 / 输出对以及功能描述输入 DeepSeek-V2.5，从而合成自然语言形式的推理过程。
在此基础上，团队还引入了验证和修订机制，形成了更高质量的 CODEI/O++。

从代码中构建思维链

首先，作者从 CodeMix、PyEdu-R 等数据集中收集了 80 多万份代码文件，涵盖多种编程语言（以 Python 为主），任务类型多样，并且蕴含了丰富的推理模式。
但是，由于原始代码文件通常缺乏结构化，包含不相关的元素，难以以自包含的方式执行，作者使用 DeepSeek-V2.5 模型对其进行预处理，将其转换为统一的格式。
转换过程中的工作主要包括把核心逻辑功能提取到函数中，添加总结整体逻辑的主入口函数，明确定义主入口函数的输入 / 输出，创建独立的基于规则的输入生成器函数，以及基于主入口函数生成简明的问题陈述作为查询等等。

接下来，在转换后的每个函数上，使用输入生成器采样多个输入，并通过执行代码获得相应的输出，从而收集输入-输出对。
这一过程中，部分代码出现了超时、复杂度过高、不可执行或结果不确定等情况，这部分代码被作者跳过，最终生下了 40 多万份代码文档，产生了 350 万个样本实例。
然后，作者利用 DeepSeek-V2.5，将代码、输入输出对、功能描述等信息合成为自然语言思维链（CoT），构建训练样本。
对于每一个输入-输出对，作者首先构建一个输入提示。这个提示由几个部分拼装而成：

• 函数定义：即之前结构化和标准化后的 Python 函数代码。
  
• 文本描述：用自然语言概括函数的功能和目的。
  
• 参考代码：与函数定义类似，但可能包含一些额外的上下文信息或注释。
  
• 输入或输出：根据是输入预测还是输出预测任务，提示中会包含具体的输入或期望的输出。
  

将构建好的提示输入给 DeepSeek-V2.5 模型，模型会根据提示生成一段自然语言文本作为响应。
这段文本就是作者想要的推理过程 —— 它需要解释如何从给定的输入推导出输出，或者在给定输出的情况下如何构造出满足条件的输入。
通过这种方式收集的数据集，就是 CODEI/O。

在 CODEI/O 的基础上，作者进一步利用了代码的可执行特性，合成了数据质量更高的 CODEI/O++。
作者首先对 CODEI/O 中生成的所有响应通过重新执行代码进行正确性验证。对于验证为不正确的响应，作者将执行反馈追加为第二轮输入信息，并要求模型重新生成一个响应。
执行反馈包括输出预测的正误、输入预测基于错误输入的执行输出，以及代码执行失败的错误信息等。
在第二轮生成后，再次检查新响应的正确性。
无论第二轮结果如何，最终的响应都由四个部分按顺序构成：第一轮响应、第一轮反馈、第二轮响应和第二轮反馈。
对于第一轮就正确的响应，第一轮反馈简单标记为“Success”，且没有第二轮内容。
与 CODEI/O 一样，所有修订后的响应都会被保留。通过引入基于执行反馈的多轮修正所构建的增强型数据集就是 CODEI/O++。

数据集构建完成后，作者采用了两阶段训练策略对相关模型进行训练。
第一阶段先用 CODEI/O 或 CODEI/O++ 来训练推理能力，然后再用通用指令数据集进行微调，教会模型遵循自然语言指令、执行各种任务。
模型推理能力全面提升

为了评估 CODEI/O 或 CODEI/O++ 的效果，作者一共找来了四个模型来进行测试，分别是 Qwen 2.5-7B-Coder、Deepseek v2-Lite-Coder、Llama 3.1-8B 和 Gemma 2-27B。
测试过程中，作者共选用了 10 余个数据集，测试了模型常识、数学、代码、物理、工程等领域的表现，具体数据集如下表：

CODEI/O 训练之后，Qwen-Coder 在代码理解任务上取得了突破性进展，并且在阅读理解和推理任务（如 DROP）上也有明显提升，这表明通过代码训练获得的推理能力确实迁移到了其他领域。
DeepSeek-Coder 在 CODEI/O 的训练下也展现出了均衡的进步，在各个维度上都实现了稳定的改进。
Qwen-Coder 和 DeepSeek-Coder 的表现说明，即使是已经在代码领域有专门训练的模型，也能从这种结构化的推理训练中获益。
Llama 在 LeetCode-O 上的性能提升了将近 150%，说明即使是参数量较小的模型，通过合适的训练方法也能在特定任务上获得较大提升。
而 Gemma 作为测试中最大的模型，展示了 CODEI/O 方法在大规模模型上的适用性，在多个关键领域取得了进步。
相比于数据量更大的 WebInstruct（WI），CODEI/O 整体上取得了更好的效果；而相对于专门为某种任务设计的 OpenMathInstruct2（OMI2）、PyEdu 等方式，CODEI/O 体现了更强的通用性。

作者简介

本文第一作者是来自上海交大的硕士生 Junlong Li，目前在 DeepSeek 实习。
同时他还在香港科技大学助理教授何俊贤的指导下进行研究工作，何俊贤亦是本文的通讯作者。
此外参与了 DeepSeek V2、V3 以及 R1 研发的 DeepSeek 核心研究员、中山大学校友郭达雅也参与了这一项目。
论文地址：

• https://arxiv.org/abs/2502.07316
  

GitHub：

• https://github.com/hkust-nlp/CodeIO
  

数据集：

• https://huggingface.co/datasets/hkust-nlp/CodeIO-PyEdu-Reasoning
  

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：克雷西</p>此文章来自:IT之家如有涉及侵权请通过邮箱联系:fnhjeqj@163.com删除。