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斯坦福：数据对齐在LLM训练中的重要性

article 2025/1/27 7:05:14

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📖标题：Quantifying the Importance of Data Alignment in Downstream Model Performance
🌐来源：arXiv, 2501.08496

🌟摘要

🔸与传统上对数据集大小的强调相反，我们探讨了数据对齐（数据质量的一个经常被忽视的方面）在训练有能力的大型语言模型（LLM）中的作用。为此，我们使用基于Task2Vec的对齐系数（两个数据集之间相似性的定量度量）来量化训练数据和评估数据之间的对齐对下游性能的影响。特别是，我们在两种情况下进行了对照干预实验：1.各种预训练（pt）与评估数据集之间对齐系数增加的影响，以及2.域特定微调（ft）与域特定评估之间对齐系数增加的影响。我们探索的特定领域任务是自动形式化——自然语言和代码之间的机器翻译任务，用于形式验证。
🔸在这两种情况下，我们发现模型训练和评估数据的对齐系数与模型在相应下游任务上的损失/困惑之间存在很强的、可预测的负相关关系。这些发现表明了对LLM培训方法的重新评估，证明了数据对齐与数据量的相关性，特别是在自动形式化等专业下游任务中。

🛎️文章简介

🔸研究问题：探讨数据对齐和数据规模对下游模型性能的影响。
🔸主要贡献：论文通过实验验证了数据对齐与模型困惑度之间的负相关关系，提出了数据对齐在模型训练中的重要性，挑战了传统上对数据集规模的过度依赖。

📝重点思路

🔸数据对齐的定义：指数据集与特定评估任务之间的匹配程度，高对齐的数据集意味着训练数据与目标任务数据在主题、语言风格、结构等方面高度一致，从而有助于模型更好地理解和执行目标任务。
🔸数据集选择与预处理：选择了多个具有不同对齐程度的数据集，如AF、C4、Wikitext等，涵盖证明和代码数据集，并对这些数据集进行了预处理，以确保它们在实验中的一致性。
🔸数据对齐量化：使用Task2Vec对齐系数来量化数据集之间的对齐程度，通过计算两个数据集之间的嵌入距离来衡量它们的相似性。
🔸模型训练与评估：预训练和微调了51M参数的GPT-2模型，并在不同的数据集上进行评估，使用困惑度作为模型性能的衡量指标。
🔸对比实验：比较高对齐小数据集与低对齐大数据集对模型性能的影响。

🔎分析总结

🔸数据对齐与模型性能的负相关关系：实验结果表明，数据集与基准任务的对齐系数与模型的困惑度呈负相关，即对齐系数越高，困惑度越低，模型性能越好。
🔸高对齐数据集的优势：在微调实验中，高对齐的小数据集（如AF）显著优于低对齐的大数据集（如C4），表明数据对齐比数据集规模更能提升模型性能。
🔸数据集分割的影响：将数据集中的正式与非正式声明分割后（如AF-Split），模型性能显著下降，进一步验证了数据对齐的重要性。
🔸跨数据集一致性：实验结果在多个数据集上表现出一致性，证明了数据对齐对模型性能的普遍影响。