論文の概要: Scaling Laws for Data Filtering -- Data Curation cannot be Compute Agnostic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07177v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 17:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 13:42:08.038555
• Title: Scaling Laws for Data Filtering -- Data Curation cannot be Compute Agnostic
• Title（参考訳）: データフィルタリングのスケーリング法則 -- データキュレーションは計算に依存しない
• Authors: Sachin Goyal, Pratyush Maini, Zachary C. Lipton, Aditi Raghunathan, J. Zico Kolter,
• Abstract要約: ビジョン言語モデル(VLM)は、慎重にキュレートされたWebデータセット上で数千のGPU時間でトレーニングされる。 データキュレーション戦略は通常、トレーニングに利用可能な計算を知らないように開発されている。 ウェブデータの非均一性を考慮したニューラルスケーリング法則を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.3682210827572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) are trained for thousands of GPU hours on carefully curated web datasets. In recent times, data curation has gained prominence with several works developing strategies to retain 'high-quality' subsets of 'raw' scraped data. For instance, the LAION public dataset retained only 10% of the total crawled data. However, these strategies are typically developed agnostic of the available compute for training. In this paper, we first demonstrate that making filtering decisions independent of training compute is often suboptimal: the limited high-quality data rapidly loses its utility when repeated, eventually requiring the inclusion of 'unseen' but 'lower-quality' data. To address this quality-quantity tradeoff ($\texttt{QQT}$), we introduce neural scaling laws that account for the non-homogeneous nature of web data, an angle ignored in existing literature. Our scaling laws (i) characterize the $\textit{differing}$ 'utility' of various quality subsets of web data; (ii) account for how utility diminishes for a data point at its 'nth' repetition; and (iii) formulate the mutual interaction of various data pools when combined, enabling the estimation of model performance on a combination of multiple data pools without ever jointly training on them. Our key message is that data curation $\textit{cannot}$ be agnostic of the total compute that a model will be trained for. Our scaling laws allow us to curate the best possible pool for achieving top performance on Datacomp at various compute budgets, carving out a pareto-frontier for data curation. Code is available at https://github.com/locuslab/scaling_laws_data_filtering.
• Abstract（参考訳）: ビジョン言語モデル(VLM)は、慎重にキュレートされたWebデータセット上で数千のGPU時間でトレーニングされる。 近年、データキュレーションは、「生」スクラップデータの「高品質」なサブセットを維持するための戦略を開発するいくつかの研究で注目されている。 例えば、LAIONのパブリックデータセットは、全クロールデータの10%しか保持していない。 しかし、これらの戦略は通常、トレーニングに利用可能な計算を知らないように開発されている。 本稿では,訓練計算とは無関係にフィルタ決定を行うことが,しばしば準最適であることを示す。 この品質-量子トレードオフ($\texttt{QQT}$)に対処するため、既存の文献では無視されているウェブデータの非均一性を考慮したニューラルスケーリング法則を導入する。 スケーリング法則 i) Webデータの様々な品質サブセットの$\textit{differing}$ 'utility'を特徴付ける。 二 効用がその「n番目の」繰り返しでデータポイントの効用が低下する理由を記載すること。 三 各種データプールの相互相互作用を定式化することにより、複数のデータプールの組み合わせにおけるモデル性能を、共同でトレーニングすることなく推定することができる。 私たちのキーとなるメッセージは、データキュレーション$\textit{cannot}$は、モデルがトレーニングされるであろう合計計算を知らないことです。 我々のスケーリング法則は、さまざまな計算予算でDatacompで最高のパフォーマンスを達成するための最高のプールをキュレートし、データキュレーションのためのパレトフロンティアを彫刻します。 コードはhttps://github.com/locuslab/scaling_laws_data_filteringで公開されている。

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