論文の概要: How to Train Data-Efficient LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09668v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 02:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 17:18:09.088632
• Title: How to Train Data-Efficient LLMs
• Title（参考訳）: データ効率の良いLCMのトレーニング方法
• Authors: Noveen Sachdeva, Benjamin Coleman, Wang-Cheng Kang, Jianmo Ni, Lichan Hong, Ed H. Chi, James Caverlee, Julian McAuley, Derek Zhiyuan Cheng
• Abstract要約: 事前学習言語モデル(LLM)に対するデータ効率のアプローチについて検討する。 Ask-LLMと密度サンプリングがそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。 何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適な方法であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.41105687693619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The training of large language models (LLMs) is expensive. In this paper, we study data-efficient approaches for pre-training LLMs, i.e., techniques that aim to optimize the Pareto frontier of model quality and training resource/data consumption. We seek to understand the tradeoffs associated with data selection routines based on (i) expensive-to-compute data-quality estimates, and (ii) maximization of coverage and diversity-based measures in the feature space. Our first technique, Ask-LLM, leverages the zero-shot reasoning capabilities of instruction-tuned LLMs to directly assess the quality of a training example. To target coverage, we propose Density sampling, which models the data distribution to select a diverse sample. In our comparison of 19 samplers, involving hundreds of evaluation tasks and pre-training runs, we find that Ask-LLM and Density are the best methods in their respective categories. Coverage sampling can recover the performance of the full data, while models trained on Ask-LLM data consistently outperform full-data training -- even when we reject 90% of the original dataset, while converging up to 70% faster.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのトレーニング(LLM)は高価である。 本稿では,モデル品質のParetoフロンティアとトレーニングリソース/データ消費の最適化を目的とした,事前学習型LCMのためのデータ効率アプローチについて検討する。 私たちはデータ選択ルーチンに関連するトレードオフを理解するために (i)計算コストが高いデータ品質の推定値、 (ii)機能空間におけるカバー範囲の最大化と多様性に基づく尺度。 最初の技術であるAsk-LLMは、訓練例の品質を直接評価するために、命令調整LDMのゼロショット推論機能を利用する。 対象範囲を推定するために,データ分布をモデル化して多様なサンプルを選択する密度サンプリングを提案する。 何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。 カバレッジサンプリングは全データのパフォーマンスを回復するが、Ask-LLMデータでトレーニングされたモデルは、元のデータセットの90%を拒否しても、最大70%高速に収束する。

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