論文の概要: Data Filtering Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17425v3
• Date: Mon, 6 Nov 2023 02:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 20:35:22.588750
• Title: Data Filtering Networks
• Title（参考訳）: データフィルタリングネットワーク
• Authors: Alex Fang, Albin Madappally Jose, Amit Jain, Ludwig Schmidt, Alexander Toshev, Vaishaal Shankar
• Abstract要約: 本研究では、大規模な未処理データセットをフィルタリングする第2ステップにおいて、データフィルタリングネットワーク(DFN)を学習する問題について検討する。 我々の重要な発見は、フィルタリングのためのネットワークの品質が下流タスクのパフォーマンスと異なることである。 我々の知見に基づいて、最先端の画像テキストデータセットを誘導する新しいデータフィルタリングネットワークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.827994353269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large training sets have become a cornerstone of machine learning and are the foundation for recent advances in language modeling and multimodal learning. While data curation for pre-training is often still ad-hoc, one common paradigm is to first collect a massive pool of data from the Web and then filter this candidate pool down to an actual training set via various heuristics. In this work, we study the problem of learning a data filtering network (DFN) for this second step of filtering a large uncurated dataset. Our key finding is that the quality of a network for filtering is distinct from its performance on downstream tasks: for instance, a model that performs well on ImageNet can yield worse training sets than a model with low ImageNet accuracy that is trained on a small amount of high-quality data. Based on our insights, we construct new data filtering networks that induce state-of-the-art image-text datasets. Specifically, our best performing dataset DFN-5B enables us to train state-of-the-art CLIP models for their compute budgets: among other improvements on a variety of tasks, a ViT-H trained on our dataset achieves 84.4% zero-shot transfer accuracy on ImageNet, out-performing models trained on other datasets such as LAION-2B, DataComp-1B, or OpenAI's WIT. In order to facilitate further research in dataset design, we also release a new 2 billion example dataset DFN-2B and show that high performance data filtering networks can be trained from scratch using only publicly available data.
• Abstract（参考訳）: 大規模なトレーニングセットは機械学習の基盤となり、言語モデリングとマルチモーダル学習の最近の進歩の基礎となっている。 事前トレーニングのためのデータキュレーションは、しばしばアドホックであるが、一般的なパラダイムの一つは、まずWebから大量のデータを収集し、この候補プールを様々なヒューリスティックを通して実際のトレーニングセットにフィルタリングすることである。 本研究では,データフィルタリングネットワーク(dfn)を学習する問題を,大規模な未計算データセットをフィルタリングする第2段階として検討する。 例えば、ImageNetでよく機能するモデルでは、少量の高品質なデータに基づいてトレーニングされるImageNetの精度が低いモデルよりも、トレーニングセットが悪くなります。 この知見に基づいて,最先端の画像テキストデータセットを誘導する新しいデータフィルタリングネットワークを構築した。 さまざまなタスクにおいて、トレーニングされたvit-hは、imagenet上で84.4%のゼロショット転送精度を達成し、laion-2b、datacomp-1b、openaiのwitなど、他のデータセットでトレーニングされたパフォーマンスよりも優れています。 データセット設計のさらなる研究を促進するため、新たに20億のサンプルデータセットDFN-2Bをリリースし、公開データのみを使用して、高速なデータフィルタリングネットワークをゼロからトレーニング可能であることを示す。

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