論文の概要: Measuring Sample Importance in Data Pruning for Language Models based on Information Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14124v3
• Date: Thu, 12 Dec 2024 00:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 18:09:39.190109
• Title: Measuring Sample Importance in Data Pruning for Language Models based on Information Entropy
• Title（参考訳）: 情報エントロピーに基づく言語モデルにおけるデータプルーニングにおけるサンプル重要度の測定
• Authors: Minsang Kim, Seungjun Baek,
• Abstract要約: 本稿では,情報エントロピーに基づくデータプルーニング手法を提案する。 トレーニングコーパスのサンプルを,その情報性の観点からランク付けすることを提案する。 実験の結果,提案した情報に基づくプルーニングは,様々な言語モデリングや下流タスクを改善することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.079147243688765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compute-efficient training of language models has become an important issue. We consider data pruning for data-efficient training of LLMs. In this work, we consider a data pruning method based on information entropy. We propose that the samples in the training corpus be ranked in terms of their informativeness which we estimate through entropy functions. The key idea is that, less informative samples are likely to contain redundant information, and thus should be pruned first. We use the entropy functions based on the negative log-likelihood and the average inverse word frequency of a sample as a surrogate to measure its informativeness. Experiments reveal that the proposed information-based pruning can improve upon various language modeling and downstream tasks, and enhance the generalization capability of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの計算効率向上は重要な問題となっている。 LLMのデータ効率向上のためのデータプルーニングについて検討する。 本研究では,情報エントロピーに基づくデータプルーニング手法を提案する。 本稿では, トレーニングコーパスのサンプルを, エントロピー関数を用いて推定した情報量でランク付けすることを提案する。 鍵となるアイデアは、情報の少ないサンプルは冗長な情報を含んでいる可能性が高いため、最初に刈り取るべきである、ということだ。 サンプルの負の対数類似度と平均逆語頻度に基づくエントロピー関数を代理語として用いて,その情報量を測定する。 実験により,提案した情報ベースプルーニングは,様々な言語モデルや下流タスクを改善し,言語モデルの一般化能力を高めることができることがわかった。

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