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title: "Deep-Thinking SFT (深思考SFT数据)"
created: 2026-05-29
updated: 2026-05-29
type: concept
tags: ["sft", "chain-of-thought", "reasoning", "data-engineering"]
sources: ["https://mp.weixin.qq.com/s/5jV2jYuXJloKX5IWCzrSpw"]
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# Deep-Thinking SFT (深思考SFT数据)

**Deep-Thinking SFT** 是 [[ultradata|UltraData-SFT-2605]] 的关键特征：SFT 数据中同时包含带有完整思维链/推理过程标注的"深思考"样本和直接问答的"非思考"样本，使模型同时发展逐步推理和高效回答的能力。

## 两类样本

| 类型 | 特征 | 训练作用 |
|------|------|------|
| **深思考** | 完整思维链、推理步骤、自我纠错 | 培养逐步推理、自纠错能力 |
| **非思考** | 直接问答对 | 保持回答效率 |

## 与传统 SFT 的区别

传统 SFT 数据多为直接问答对，缺乏过程性推理标注。Deep-Thinking SFT 弥补了这一空白，使模型在微调阶段就能学会**如何思考**而非仅仅**回答什么**。

## UltraData-SFT-2605 的特色

- 覆盖数学、代码、知识、指令遵循等多领域
- 千万级规模
- 全流程质量治理透明化（Query筛选→Answer校验→评测去污）
- 杜绝训练/测试集重叠

## 相关

- [[ultradata]] — UltraData 系统
- [[data-hierarchical-governance]] — L3 层级定位
- [[ultradata-l3-open-source-2026]] — 原始文章