論文の概要: 1.5-Pints Technical Report: Pretraining in Days, Not Months -- Your Language Model Thrives on Quality Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03506v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 02:14:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 14:05:27.732474
• Title: 1.5-Pints Technical Report: Pretraining in Days, Not Months -- Your Language Model Thrives on Quality Data
• Title（参考訳）: 1.5-Pintsテクニカルレポート - 月ではなく日単位で事前トレーニング - 品質データに基づいた言語モデル
• Authors: Calvin Tan, Jerome Wang,
• Abstract要約: 本稿では,9日間で言語モデル"1.5-Pints"を事前学習するための計算効率のよい手法を提案する。 MT-Bench(人間の判断をエミュレートするベンチマーク)に基づいて、1.5-PintsはAppleのOpenELMとMicrosoftのPhiを上回っている。 これは、自動化された人間によるレビューと手動によるレビューを組み合わせて、57億トークンのトレーニング済みデータセットを慎重にキュレートすることで達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a compute-efficient approach to pre-training a Language Model-the "1.5-Pints"-in only 9 days, while outperforming state-of-the-art models as an instruction-following assistant.Based on MT-Bench (a benchmark that emulates human judgments), 1.5-Pints outperforms Apple's OpenELM and Microsoft's Phi.This is achieved by a carefully curated pre-training dataset of 57 billion tokens, using a mix of automated workflows and manual human review. The selection of the dataset prioritizes content that is considered expository and "textbook-like" to aid the model in reasoning and logical deduction, culminating in its overall ability as a strong and versatile AI model. In terms of the model architecture, we employed a modified Mistral tokenizer, alongside a Llama-2 architecture for wider compatibility. For training, we adopted the methodologies used by StableLM, TinyLlama, and Huggingface Zephyr. 1.5-Pints demonstrates that by focusing on data quality over quantity in LLM training, we can significantly reduce training time and resources required. We believe this approach will not only make pre-training more accessible but also reduce our carbon footprint. Our findings and resources from this research are open-sourced, aiming to facilitate further advancements in the field. The 1.5-Pints model is available in two versions: 2K and 16K context windows.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, MT-Bench(人間の判断をエミュレートするベンチマーク)に基づいて, 1.5-PintsはAppleのOpenELMとMicrosoftのPhiより優れていることを示す。 データセットの選択は、説明と"テキストライク"と見なされるコンテンツを優先して、推論と論理的推論のモデルを支援し、強靭で汎用的なAIモデルとしての全体的な能力を決定付ける。 モデルアーキテクチャに関しては,改良されたMistralトークンライザとLlama-2アーキテクチャを併用して,より広範な互換性を実現した。 トレーニングでは,StableLM,TinyLlama,Huggingface Zephyrの手法を採用した。 1.5-Pintsは、LLMトレーニングにおけるデータ品質よりも、データ品質を重視することで、トレーニング時間と必要なリソースを大幅に削減できることを示した。 このアプローチによって、事前学習がよりアクセスしやすくなるだけでなく、二酸化炭素排出量を減らすことができると信じています。 本研究の成果と資源はオープンソースであり,この分野のさらなる進歩を促進することを目的としている。 1.5-Pintsモデルは2Kと16Kコンテキストウィンドウの2つのバージョンで利用可能である。

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