論文の概要: Take the essence and discard the dross: A Rethinking on Data Selection for Fine-Tuning Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14115v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 07:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:48:29.441398
• Title: Take the essence and discard the dross: A Rethinking on Data Selection for Fine-Tuning Large Language Models
• Title（参考訳）: ドロスの本質と破棄--微調整大言語モデルにおけるデータ選択の再考
• Authors: Ziche Liu, Rui Ke, Yajiao Liu, Feng Jiang, Haizhou Li,
• Abstract要約: 微調整された大規模言語モデル(LLM)のデータ選択は、既存のデータセットから高品質なサブセットを選択することを目的としている。 既存の調査では、微調整フェーズの詳細な調査を見落としている。 特徴抽出, 基準設計, セレクタ評価を含む新しい3段階の手法を導入し, これらの手法を体系的に分類し, 評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.22392593103493
• License:
• Abstract: Data selection for fine-tuning large language models (LLMs) aims to choose a high-quality subset from existing datasets, allowing the trained model to outperform baselines trained on the full dataset. However, the expanding body of research lacks a clear, unified framework, and the variability in experimental settings complicates systematic comparisons. While existing surveys comprehensively overview the stages and methods of data selection, they often overlook an in-depth exploration of the fine-tuning phase. In this paper, we conduct a focused review of recent data selection techniques for fine-tuning LLMs, analyzing a dozen key studies. We introduce a novel three-stage scheme - comprising feature extraction, criteria design, and selector evaluation - to systematically categorize and evaluate these methods. Additionally, we propose a unified comparison approach that incorporates ratio-based efficiency and ranking-based feasibility metrics to address inconsistencies across experiments. Our findings reveal that methods emphasizing more targeted quality measurement achieve higher efficiency but at the cost of feasibility. Finally, we discuss trends and highlight four key challenges in fine-tuning data selection, offering potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 微調整された大きな言語モデル(LLM)のためのデータ選択は、既存のデータセットから高品質なサブセットを選択することを目的としており、トレーニングされたモデルは、フルデータセットでトレーニングされたベースラインを上回ります。 しかし、研究の拡充には明確な統一された枠組みが欠如しており、実験環境における多様性は体系的な比較を複雑にしている。 既存の調査では、データ選択の段階と方法が概観されているが、微調整フェーズの詳細な調査を見落としていることが多い。 本稿では,近年の微調整LDMにおけるデータ選択手法を概観し,十数件の鍵研究を解析する。 特徴抽出, 基準設計, セレクタ評価を含む新しい3段階の手法を導入し, これらの手法を体系的に分類し, 評価する。 さらに,実験間の不整合に対処するために,比率ベース効率とランキングベースの実現可能性指標を取り入れた統合比較手法を提案する。 その結果, より標的となる品質測定を重視する手法は, 高い効率性を実現するが, 実現可能性の犠牲になることがわかった。 最後に、トレンドについて議論し、微調整データ選択における4つの重要な課題を強調し、今後の研究の方向性を示す。

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