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DIVERSE数据集实战：用GSM8K和StrategyQA训练语言模型，30分钟上手推理验证器

【免费下载链接】CodeT项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeT

DIVERSE是一个强大的推理验证器训练框架，通过GSM8K和StrategyQA等数据集，帮助开发者快速构建和训练语言模型的推理能力。本文将带你在30分钟内完成从环境搭建到模型训练的全流程，掌握推理验证器的核心使用方法。

为什么选择DIVERSE框架？

DIVERSE框架专为提升语言模型的推理能力设计，它通过双执行协议（Dual Execution Agreement）机制，从多个候选解中筛选出最优答案。这种方法在数学推理和策略问答任务中表现尤为突出，能够显著提高模型的解题准确率。

图1：DIVERSE框架的双执行协议工作流程，通过代码生成和测试用例生成的协同，筛选出最佳解决方案

核心数据集介绍

DIVERSE框架支持多种推理任务数据集，其中最常用的包括：

GSM8K数学推理数据集

位于DIVERSE/data/gsm8k/目录下，包含大量小学数学问题及分步解答，适合训练模型的数学推理能力。该数据集源自OpenAI的研究成果，是评估语言模型数学推理能力的行业标准。

StrategyQA策略问答数据集

位于DIVERSE/data/sqa/目录下，包含需要多步推理和策略选择的问答任务，分为split1和split2两个子集，适合训练模型的复杂推理能力。

30分钟快速上手步骤

1️⃣ 环境准备

首先克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeT cd CodeT/DIVERSE

安装依赖需要参考两个配置文件：

• 数据准备配置：verifier_data_prepare.yaml
• 模型训练配置：verifier_train.yaml

2️⃣ 数据预处理

使用以下命令进行数据预处理，生成验证器训练所需的输入数据：

cd code/src python verifier_data_prepare.py --dataset_name GSM8K --split train --output_dir ../data/processed

关键参数说明：

• --dataset_name：选择数据集（GSM8K/CLUTRR/strategyQA）
• --split：选择训练集或开发集（train/dev）
• --output_dir：输出目录，将作为验证器训练模块的输入

3️⃣ 训练推理验证器

修改verifier_train.yaml配置文件后，执行训练命令：

python run_ner.py --config ../verifier_train.yaml

训练过程中，框架会使用预训练的文本蕴含模型（默认roberta-large-mnli）对推理步骤进行标注，通过多轮迭代优化验证器性能。

评估与优化

DIVERSE提供了两种主要的评估指标：

• eval_voting_top1_accuracy@100：不使用验证器时的基础准确率
• eval_verifier_top1_accuracy@100：使用验证器后的准确率

通过对比这两个指标，可以直观评估验证器的效果。建议使用不同的预训练模型（如facebook/bart-large-mnli）进行对比实验，找到最适合特定任务的配置。

高级应用：结合RepoCoder框架

对于代码推理任务，可以结合项目中的RepoCoder框架，利用其代码检索与生成的双向迭代机制，进一步提升复杂代码推理的准确性。

图2：RepoCoder框架通过代码检索与生成的双向迭代，提升代码补全和推理能力

总结

通过DIVERSE框架，开发者可以快速构建基于GSM8K和StrategyQA的推理验证器，显著提升语言模型的推理能力。只需30分钟，即可完成从环境搭建到模型训练的全过程，为各类推理任务提供强大的技术支持。

建议后续深入探索DIVERSE/code/src/utils_ner.py中的命名实体识别工具和verifier_metrics.py中的评估指标实现，进一步优化模型性能。

【免费下载链接】CodeT项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeT