論文の概要: AutoScale: Scale-Aware Data Mixing for Pre-Training LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20177v4
• Date: Sun, 06 Apr 2025 03:22:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:18.561309
• Title: AutoScale: Scale-Aware Data Mixing for Pre-Training LLMs
• Title（参考訳）: AutoScale: 事前トレーニングLLMのためのスケールアウェアデータ混合
• Authors: Feiyang Kang, Yifan Sun, Bingbing Wen, Si Chen, Dawn Song, Rafid Mahmood, Ruoxi Jia,
• Abstract要約: より小さなスケールで良好に機能するデータ混合物は、大規模なスケールではその利点を保たない可能性があることを示す。 2段階のスケール対応データ合成フレームワークであるAutoScaleを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.13296177652599
• License:
• Abstract: Domain reweighting is an emerging research area aimed at adjusting the relative weights of different data sources to improve the effectiveness and efficiency of LLM pre-training. We show that data mixtures that perform well at smaller scales may not retain their advantage at larger scales, challenging the existing practice of determining competitive mixtures in small-scale experiments and directly applying them at much larger scales. To address this, we propose AutoScale, a two-stage, scale-aware data composition framework. First, AutoScale fits a parametric model that predicts the model's loss under different data compositions, then uses it to find an approximate best allocation at smaller, more manageable budgets. Next, leveraging a novel theoretical analysis of how optimal compositions evolve with scale, AutoScale extrapolates that composition to larger budgets without further retraining. Empirically, AutoScale accelerates convergence and improves downstream performance. For instance, when pre-training GPT-2 Large, it achieves a 28% faster perplexity reduction than baselines and up to a 38% speed-up over unweighted training, while yielding best-average results on various downstream tasks. Overall, our findings illustrate how domain importance shifts with training scale, underscoring the need for scale-dependent data curation in LLM training. Our code is open-sourced.
• Abstract（参考訳）: ドメイン再重み付け(Domain reweighting)は、異なるデータソースの相対的な重み付けを調整し、LLM事前トレーニングの有効性と効率を改善することを目的とした、新たな研究分野である。 我々は,小規模実験において競合混合物を決定する既存の手法に挑戦し,より大規模な実験で直接適用するという従来の手法に挑戦し,小規模な実験で良好に機能するデータ混合物は,その優位性を維持することができないことを示した。 これを解決するために,2段階のスケール対応データ合成フレームワークであるAutoScaleを提案する。 まずAutoScaleは、異なるデータ構成下でモデルの損失を予測するパラメトリックモデルに適合し、それを使用して、より小さく、より管理可能な予算で、近似した最適なアロケーションを見つける。 次に、最適な構成がスケールでどのように進化するかという新しい理論分析を活用して、AutoScaleはその構成をさらなる再訓練なしにより大きな予算に外挿する。 実証的に、AutoScaleは収束を加速し、下流のパフォーマンスを改善する。 例えば、GPT-2 Largeの事前トレーニングでは、ベースラインよりも28%、アンウェイトトレーニングよりも38%のスピードアップを実現し、ダウンストリームタスクでは平均的な結果が得られる。 以上の結果から,LLMトレーニングにおけるスケール依存型データキュレーションの必要性を浮き彫りにした。 私たちのコードはオープンソースです。

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