論文の概要: Compute-Constrained Data Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16208v3
• Date: Mon, 02 Dec 2024 18:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:57:01.006543
• Title: Compute-Constrained Data Selection
• Title（参考訳）: Compute-Constrained Data Selection
• Authors: Junjie Oscar Yin, Alexander M. Rush,
• Abstract要約: 多くの強力なデータ選択手法は、ほとんど計算に最適ではないことが分かりました。 計算最適トレーニングでは、パープレキシティと勾配データ選択は、それぞれ5xと10xのトレーニング-選択モデルサイズ比を必要とする。
• 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. 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. For compute-optimal training, we find that perplexity and gradient data selection require training-to-selection model size ratios of 5x and 10x, respectively.
• 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。 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。 計算最適トレーニングでは、パープレキシティと勾配データ選択は、それぞれ5xと10xのトレーニング-選択モデルサイズ比を必要とする。

関連論文リスト

• A CLIP-Powered Framework for Robust and Generalizable Data Selection [51.46695086779598]
  実世界のデータセットは、しばしば冗長でノイズの多いデータを含み、トレーニング効率とモデルパフォーマンスに悪影響を及ぼす。 データ選択は、データセット全体から最も代表的なサンプルを特定することを約束している。 より堅牢で一般化可能なサンプル選択にマルチモーダル情報を活用するCLIPを利用した新しいデータ選択フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T03:00:58Z)
• Avoid Wasted Annotation Costs in Open-set Active Learning with Pre-trained Vision-Language Model [3.647905567437244]
  アクティブラーニング(AL)は、高情報データを選択的に収集することでモデル性能を向上させることを目的としている。 実際のシナリオでは、ラベルなしデータは配布外サンプル(OOD)を含んでいて、無駄なアノテーションコストにつながる可能性がある。 OODサンプルを必要とせずにコスト損失を最小限に抑える新しい選択戦略であるCLIPNALを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T07:54:57Z)
• Data curation via joint example selection further accelerates multimodal learning [3.329535792151987]
  サンプルを個別に選択するよりも,データのバッチを共同で選択することが学習に有効であることを示す。 このようなバッチを選択するための単純かつトラクタブルなアルゴリズムを導出し、個別に優先順位付けされたデータポイントを超えてトレーニングを著しく加速する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T16:52:37Z)
• LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning [64.78894228923619]
  本稿では,データの影響を推定し,命令データ選択のための低ランクグレーディエント類似度探索を行うアルゴリズムであるLESSを提案する。 LESS選択したデータの5%のトレーニングは、さまざまなダウンストリームタスクにわたる完全なデータセットでのトレーニングよりも優れています。 我々の方法は、意図した下流アプリケーションに必要な推論スキルを識別するために、表面的なフォームキューを超えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T19:18:04Z)
• DsDm: Model-Aware Dataset Selection with Datamodels [81.01744199870043]
  標準的なプラクティスは、データ品質という人間の考え方にマッチする例をフィルタリングすることです。 質の高い"データソースとの類似性に応じた選択は、ランダムに選択するデータに比べてパフォーマンスが向上しない(さらに傷つく)可能性がある。 我々のフレームワークは、データ品質に関する手作業による概念を回避し、学習プロセスがターゲットタスクの予測にデータポイントをトレーニングする方法を明確にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T17:22:00Z)
• Efficient Online Data Mixing For Language Model Pre-Training [101.45242332613944]
  既存のデータ選択方法は、遅くて計算コストのかかるプロセスに悩まされる。 一方、データミキシングは、データポイントをまとめることで、データ選択の複雑さを低減する。 我々は,データ選択とデータ混合の両要素を組み合わせたオンラインデータ混合(ODM)の効率的なアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T00:42:35Z)
• Towards Free Data Selection with General-Purpose Models [71.92151210413374]
  望ましいデータ選択アルゴリズムは、限られたアノテーション予算の有用性を最大化するために、最も情報性の高いサンプルを効率的に選択することができる。 アクティブな学習手法で表現された現在のアプローチは、通常、時間を要するモデルのトレーニングとバッチデータ選択を繰り返し繰り返す、面倒なパイプラインに従う。 FreeSelは重いバッチ選択プロセスをバイパスし、効率を大幅に改善し、既存のアクティブラーニングメソッドよりも530倍高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T15:50:14Z)
• Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection [45.62338106716745]
  本稿では,モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって,より合理的なデータ選択原理を提案する。 近年の研究では、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択の原則が提案されている。 この研究は、軽量ベイズ処理を活用し、大規模な事前訓練モデル上に構築された既製のゼロショット予測器を組み込むことにより、これらの問題を解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T07:58:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。