Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Selection for Language Models via Importance Resampling

論文の概要: Data Selection for Language Models via Importance Resampling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03169v1
Date: Mon, 6 Feb 2023 23:57:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-02-08 17:54:28.232186
Title: Data Selection for Language Models via Importance Resampling
Title（参考訳）: 重要再サンプリングによる言語モデルのデータ選択
Authors: Sang Michael Xie, Shibani Santurkar, Tengyu Ma, Percy Liang
Abstract要約: 我々は、このデータ選択問題を、望まれるターゲット分布に合わせるために、大きな未ラベルデータセットのサブセットを選択するものとして定式化する。本稿では,特徴量削減における重み付けを推定する効率的かつスケーラブルなアルゴリズムであるData Selection with Importance Resampling(DSIR)を提案する。汎用ドメインモデルをトレーニングする場合(ターゲットはWikipedia+書籍)、DSIRはGLUEベンチマークでランダム選択とフィルタリングベースラインを2-2.5%改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 107.98702080623427
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Selecting a suitable training dataset is crucial for both general-domain (e.g., GPT-3) and domain-specific (e.g., Codex) language models (LMs). We formalize this data selection problem as selecting a subset of a large raw unlabeled dataset to match a desired target distribution, given some unlabeled target samples. Due to the large scale and dimensionality of the raw text data, existing methods use simple heuristics to select data that are similar to a high-quality reference corpus (e.g., Wikipedia), or leverage experts to manually curate data. Instead, we extend the classic importance resampling approach used in low-dimensions for LM data selection. Crucially, we work in a reduced feature space to make importance weight estimation tractable over the space of text. To determine an appropriate feature space, we first show that KL reduction, a data metric that measures the proximity between selected data and the target in a feature space, has high correlation with average accuracy on 8 downstream tasks (r=0.89) when computed with simple n-gram features. From this observation, we present Data Selection with Importance Resampling (DSIR), an efficient and scalable algorithm that estimates importance weights in a reduced feature space (e.g., n-gram features in our instantiation) and selects data with importance resampling according to these weights. When training general-domain models (target is Wikipedia + books), DSIR improves over random selection and heuristic filtering baselines by 2--2.5% on the GLUE benchmark. When performing continued pretraining towards a specific domain, DSIR performs comparably to expert curated data across 8 target distributions.
Abstract（参考訳）: 適切なトレーニングデータセットを選択することは、一般ドメイン(gpt-3など)とドメイン固有言語モデル(例えば、コードx)の両方に不可欠である。我々は、このデータ選択問題を、ラベルなしのターゲットサンプルを与えられた場合に、所望のターゲット分布にマッチする大きな生のラベルなしデータセットのサブセットを選択することで定式化する。テキストデータの大規模化と次元性のため、既存の手法では単純なヒューリスティックを使って、高品質な参照コーパス(例えばウィキペディア)に似たデータを選択するか、専門家を利用してデータを手作業でキュレートする。代わりに、lmデータ選択に低次元で使用される古典的な重要度再サンプリングアプローチを拡張します。重要なことに、私たちはテキストの空間上で重み付けを重要視するために、機能領域の縮小に取り組んでいる。適切な特徴空間を決定するために、まず、選択したデータと特徴空間のターゲットとの近接度を測定するデータ計量であるKL還元が、単純なn-gram特徴量で計算した場合の8つの下流タスク(r=0.89)の平均精度と高い相関を持つことを示す。この結果から,データ選択と重要度再サンプリング(DSIR)を提案する。このアルゴリズムは,特徴空間の重み付け(即時化におけるn-gramの特徴など)を推定し,重み付けによる重要度再サンプリングデータを選択する。汎用ドメインモデルをトレーニングする場合(ターゲットはWikipedia+書籍)、DSIRはGLUEベンチマークでランダム選択とヒューリスティックフィルタリングベースラインを2～2.5%改善する。特定の領域に向けて事前トレーニングを継続する場合、DSIRは8つのターゲットディストリビューションにわたる専門家のキュレートされたデータに対して可視的に実行する。

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