論文の概要: Compute-Constrained Data Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16208v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 22:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:16.939348
• Title: Compute-Constrained Data Selection
• Title（参考訳）: Compute-Constrained Data Selection
• Authors: Junjie Oscar Yin, Alexander M. Rush,
• Abstract要約: コスト対応ユーティリティ関数を用いてデータ選択の問題を定式化し、その問題をトレーニングのための初期選択コストのトレーディングとしてモデル化する。 複数のタスク、微調整トークンのスケーリングによる計算予算、モデルサイズ、データ選択計算など、包括的な実験を網羅的に実施しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.06528009072967
• License:
• Abstract: Data selection can reduce the amount of training data needed to finetune LLMs; however, the efficacy of data selection scales directly with its compute. Motivated by the practical challenge of compute-constrained finetuning, we consider the setting in which both the cost of selecting data and training are budgeted for. We first formalize the problem of data selection with a cost-aware utility function, and model the data selection problem as trading off initial-selection cost for training gain. We run a comprehensive sweep of experiments across multiple tasks, varying compute budget by scaling finetuning tokens, model sizes, and data selection compute. These experiments show the validity of this model in real-world experiments. Interestingly we find that many powerful data selection methods are almost never compute-optimal, and that cheaper data selection alternatives dominate both from a theoretical and empirical perspective.
• Abstract（参考訳）: データ選択は、LCMを微調整するために必要なトレーニングデータの量を削減できるが、データ選択の有効性は、その計算で直接スケールする。 計算制約による微調整の実践的課題に感銘を受けて,データ選択コストとトレーニング費用の両面での予算設定を検討する。 まず,データ選択の問題をコスト認識ユーティリティ関数で定式化し,データ選択問題をトレーニング利益の初選択コストのトレーディングとしてモデル化する。 複数のタスク、微調整トークンのスケーリングによる計算予算、モデルサイズ、データ選択計算など、包括的な実験を網羅的に実施しています。 これらの実験は実世界の実験においてこのモデルの有効性を示す。 興味深いことに、多くの強力なデータ選択方法はほとんど計算に最適ではなく、より安価なデータ選択方法が理論と経験の両方の観点から支配されている。

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