QuaDMix：让语言模型预训练数据更优质、更多样
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的训练数据质量与多样性，对模型性能有着深远影响。以往研究常将二者分开优化，先筛选高质量数据，再调整数据比例。然而，这种做法忽略了质量与多样性之间的天然权衡关系。在固定训练额度下，如何平衡每个数据点的质量及其对整体数据集的互补性？由字节跳动团队提出的 QuaDMix 框架，为这一难题提供了全新解决方案。
研究背景与挑战
大型语言模型的训练效率及偏好很大程度上取决于训练语料库的特性。现有研究表明，通过精心策划的高质量数据、数据去重及多样化策略，以及在不同领域和主题间优化数据分布，可提升模型性能。然而，如何将这些因素有效结合，仍是一个未解的难题。
质量与多样性的定义模糊不清是首要问题。以往对质量的定义多局限于特定方面，如正则表达式、教育价值等，而多样性也并非简单的均匀分布。其次是质量与多样性之间的相互影响。不同质量标准会影响数据分布，数据混合比例的改变又会影响数据质量，且高质量数据往往有限，这使得在质量与多样性间做出权衡成为必然。
QuaDMix 框架的提出
QuaDMix 是一个统一的数据选择框架，旨在同时优化数据质量和多样性。首先，它提出多个标准来衡量数据质量，并利用领域分类来区分数据点，从而衡量整体多样性。然后，通过一个统一的参数化数据采样函数，基于这些质量与多样性相关标签，确定每个数据点的采样概率。
具体来说，QuaDMix 先对训练语料库中的每个文档进行特征提取，包括质量评分和领域分类。接着，通过一个聚合函数，将多个质量评分整合为一个综合质量评分。之后，根据综合质量评分对数据进行排序，并计算每个文档在所属领域内的质量排名。最后，基于质量排名和领域标签，定义采样函数，确定每个文档的采样频率。
为了加速寻找 QuaDMix 框架中的最优参数，研究人员受到 RegMix 方法的启发，采用两步策略。首先，在小模型上进行模拟实验，训练多个小模型，使用不同参数配置的 QuaDMix 采样数据集。然后，训练一个回归模型来拟合这些小模型的性能结果，利用该回归模型预测未见过的参数配置的性能，从而高效探索参数空间，无需大规模训练。
实验验证
研究人员在 RefinedWeb 数据集上进行了实验，该数据集包含超过 5700 亿个英语 tokens。实验中，使用了多个质量过滤器和领域分类器来生成数据特征。通过训练 3000 个参数为 1M 的小模型，每个模型在 10 亿个 tokens 上训练，来确定 QuaDMix 的最优参数配置。接着，使用这些最优参数配置，在参数为 530M 的模型上进行评估。
结果显示，QuaDMix 在多个基准测试中平均性能提升了 7.2%，优于仅关注质量或多样性的独立策略。这表明，同时考虑数据质量和多样性是必要的，且 QuaDMix 框架能够有效地实现这种平衡。
关键发现与洞见
实验结果揭示了以下重要发现：
不同质量标准在下游任务上存在权衡，但适当合并这些标准可以利用互补信息，在多个任务上实现一致改进。
在不同质量标准下，最优数据混合比例会变化，凸显了同时优化质量和多样性的关键性。
回归模型的目标可以引导对特定下游任务的偏好，实现面向任务的数据选择。
方法细节
QuaDMix 的设计包含以下几个核心部分：
特征提取：使用领域分类和多个质量评分器对预训练数据进行标记。
质量排名：通过合并函数整合不同质量标准的评分，并在各领域内分别对数据进行排序，计算综合质量排名。
质量采样：假设高质量数据应更频繁地被采样，基于质量排名定义采样函数，确保采样值随质量排名上升而单调递减。
代理模型实验：在参数空间中采样，生成多个数据集，训练代理模型并计算验证损失，以确定 QuaDMix 参数与模型性能之间的关系。
回归模型拟合与参数优化：将参数与性能关系建模为回归问题，训练 LightGBM 回归器预测性能，并在输入空间中搜索最优参数。
大规模模型实验：使用最优参数生成大规模数据集，用于训练大型语言模型。
与其他方法的比较
QuaDMix 与其他数据选择方法相比，展现出显著优势。例如，随机选择、仅基于单一质量过滤器的方法（如 Fineweb-edu 分类器、AskLLM、DCLM），以及仅关注数据混合的方法（如 DSIR、RegMix），在多个基准测试中的表现均不及 QuaDMix。QuaDMix 在不同设置下（如使用不同质量过滤器组合）均能保持稳定且优越的性能，证明了其在联合优化数据质量和多样性方面的有效性。
局限性与未来方向
尽管 QuaDMix 取得了令人瞩目的成果，但仍有改进空间。例如，参数空间的设计可能引入冗余和不确定性；在高维参数空间中搜索最优参数的效率低下；小模型的代理能力有待进一步提升。未来的研究可能会集中在优化参数空间设计、改进参数搜索算法以及增强小模型的预测能力上。
在大型语言模型快速发展的今天，QuaDMix 的提出为我们提供了一种新的思路，即在预训练阶段同时优化数据的质量和多样性，从而提高模型性能。这一创新方法不仅具有理论价值，也为实际应用中的数据选择策略提供了重要参考，有望推动语言模型在各个领域的进一步发展和突破。
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