論文の概要: QuRating: Selecting High-Quality Data for Training Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09739v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 18:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:02:29.914506
• Title: QuRating: Selecting High-Quality Data for Training Language Models
• Title（参考訳）: QuRating: 学習言語モデルのための高品質なデータの選択
• Authors: Alexander Wettig, Aatmik Gupta, Saumya Malik, Danqi Chen,
• Abstract要約: データ品質に関する人間の直感をキャプチャできる事前学習データを選択するQuRatingを導入する。 本稿では,書体,専門知識,事実とトリビア,教育的価値の4つの特性について検討する。 ペアの判断からスカラー評価を学習するためにQurモデルをトレーニングし、それを4つの基準ごとに品質評価付き260Bのトレーニングコーパスにアノテートするために使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.83332850645074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Selecting high-quality pre-training data is important for creating capable language models, but existing methods rely on simple heuristics. We introduce QuRating, a method for selecting pre-training data that can capture human intuitions about data quality. In this paper, we investigate four qualities - writing style, required expertise, facts & trivia, and educational value - and find that LLMs are able to discern these qualities, especially when making pairwise judgments of texts. We train a QuRater model to learn scalar ratings from pairwise judgments, and use it to annotate a 260B training corpus with quality ratings for each of the four criteria. In our experiments, we select 30B tokens according to the different quality ratings and train 1.3B-parameter language models on the selected data. We find that it is important to balance quality and diversity. When we sample using quality ratings as logits over documents, our models obtain lower perplexity and stronger in-context learning performance than baselines. Our best model is based on educational value and performs similarly to a model trained with uniform sampling for 50% more steps. Beyond data selection, we use the quality ratings to construct a training curriculum which improves performance without changing the training dataset. We extensively analyze the quality ratings and discuss their characteristics, biases, and wider implications.
• Abstract（参考訳）: 高品質な事前学習データを選択することは、有能な言語モデルを作成する上で重要であるが、既存の手法は単純なヒューリスティックに依存している。 データ品質に関する人間の直感をキャプチャできる事前学習データを選択するQuRatingを導入する。 本稿では,文章の書き方,専門知識,事実とトリビア,教育価値の4つの特性について検討し,特にテキストの両面的な判断を行う場合,LLMがこれらの性質を識別できることを見出した。 ペアの判断からスカラー評価を学ぶためにQuRaterモデルをトレーニングし、それを4つの基準ごとに品質評価付き260Bのトレーニングコーパスにアノテートするために使用します。 実験では,品質評価の異なる30Bトークンを選択し,選択したデータに基づいて1.3Bパラメータ言語モデルを訓練する。 品質と多様性のバランスをとることが重要です。 品質評価を文書上のロジットとして用いた場合、ベースラインよりも難易度が低く、文脈内学習性能が優れている。 我々の最良のモデルは教育的価値に基づいており、さらに50%のステップで一様サンプリングで訓練されたモデルと同様に機能する。 データ選択以外にも、トレーニングデータセットを変更することなく、パフォーマンスを改善するトレーニングカリキュラムを構築するために、品質評価を使用します。 品質評価を幅広く分析し、その特性、バイアス、より広い意味について論じる。

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