論文の概要: Improving Pretraining Data Using Perplexity Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05816v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 17:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 13:46:22.158600
• Title: Improving Pretraining Data Using Perplexity Correlations
• Title（参考訳）: パープレキシティ相関を用いた事前学習データの改善
• Authors: Tristan Thrush, Christopher Potts, Tatsunori Hashimoto,
• Abstract要約: 我々は,パープレキシティ-ベンチマーク相関の推定を中心に,データ選択のための新しい統計フレームワークを構築した。 8つのベンチマークで1億6000万のパラメータスケールで事前トレーニングを行う場合,提案手法は各ベンチマークにおいてDSIRよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.41097718862742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quality pretraining data is often seen as the key to high-performance language models. However, progress in understanding pretraining data has been slow due to the costly pretraining runs required for data selection experiments. We present a framework that avoids these costs and selects high-quality pretraining data without any LLM training of our own. Our work is based on a simple observation: LLM losses on many pretraining texts are correlated with downstream benchmark performance, and selecting high-correlation documents is an effective pretraining data selection method. We build a new statistical framework for data selection centered around estimates of perplexity-benchmark correlations and perform data selection using a sample of 90 LLMs taken from the Open LLM Leaderboard on texts from tens of thousands of web domains. In controlled pretraining experiments at the 160M parameter scale on 8 benchmarks, our approach outperforms DSIR on every benchmark, while matching the best data selector found in DataComp-LM, a hand-engineered bigram classifier.
• Abstract（参考訳）: 品質事前学習データは、しばしば高性能言語モデルの鍵と見なされる。 しかし,データ選択実験に必要な事前学習に要する費用がかかるため,事前学習データの理解の進展は遅かった。 我々は、これらのコストを回避し、LLMトレーニングなしで高品質な事前学習データを選択するフレームワークを提案する。 本研究は,多くの事前学習テキストにおけるLCM損失とダウンストリームベンチマーク性能との相関性,および高相関文書の選択が効果的な事前学習データ選択方法であることを示す。 我々は,数万のWebドメインのテキスト上で,Open LLM Leaderboardから採取した90個のLLMのサンプルを用いて,パープレキシティとベンチマークの相関関係の推定を中心に,データ選択のための新しい統計フレームワークを構築した。 8つのベンチマークにおける1億6000万のパラメータスケールの事前学習実験において,本手法は,手動のBigram分類器であるDataComp-LMの最良のデータセレクタとマッチングしながら,各ベンチマークにおいてDSIRよりも優れていた。

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