論文の概要: Data-Efficient Pretraining with Group-Level Data Influence Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14709v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 16:34:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.746142
- Title: Data-Efficient Pretraining with Group-Level Data Influence Modeling
- Title（参考訳）: グループレベルデータ影響モデリングによるデータ効率の良い事前学習
- Authors: Zichun Yu, Fei Peng, Jie Lei, Arnold Overwijk, Wen-tau Yih, Chenyan Xiong,
- Abstract要約: グループレベルデータ影響モデリング(Group-MATES)は、新しいデータ効率事前学習手法である。
Group-MATESは、事前学習モデルをデータセットで局所的に探索することで、オラクルグループレベルの影響を収集する。
その後、関係データの影響モデルを微調整し、個々の影響の相関重み付けとしてオラクルを近似する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.18903821780051
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-efficient pretraining has shown tremendous potential to elevate scaling laws. This paper argues that effective pretraining data should be curated at the group level, treating a set of data points as a whole rather than as independent contributors. To achieve that, we propose Group-Level Data Influence Modeling (Group-MATES), a novel data-efficient pretraining method that captures and optimizes group-level data utility. Specifically, Group-MATES collects oracle group-level influences by locally probing the pretraining model with data sets. It then fine-tunes a relational data influence model to approximate oracles as relationship-weighted aggregations of individual influences. The fine-tuned model selects the data subset by maximizing its group-level influence prediction, with influence-aware clustering to enable efficient inference. Experiments on the DCLM benchmark demonstrate that Group-MATES achieves a 10% relative core score improvement on 22 downstream tasks over DCLM-Baseline and 5% over individual-influence-based methods, establishing a new state-of-the-art. Further analyses highlight the effectiveness of relational data influence models in capturing intricate interactions between data points.
- Abstract（参考訳）: データ効率のよい事前トレーニングは、スケーリング法則を高くする大きな可能性を示している。
本稿は,データ集合を独立したコントリビュータとしてではなく,全体として扱うことにより,効果的な事前学習データをグループレベルでキュレートすべきである,と論じる。
そこで本研究では,グループレベルのデータユーティリティをキャプチャし,最適化する,新しいデータ効率事前学習手法であるGroup-Level Data Influence Modeling (Group-MATES)を提案する。
特に、Group-MATESは、事前学習モデルをデータセットで局所的に探索することで、オラクルグループレベルの影響を収集する。
その後、関係データの影響モデルを微調整し、個々の影響の相関重み付けとしてオラクルを近似する。
微調整モデルでは、グループレベルの影響予測を最大化してデータサブセットを選択する。
DCLMベンチマークの実験によると、Group-MATESはDCLM-Baselineよりも22のダウンストリームタスクで10%、個々のインフルエンスベースのメソッドで5%のスコア改善を実現し、新しい最先端技術を確立している。
さらに、データポイント間の複雑な相互作用を捉える上で、関係データの影響モデルの有効性を強調した。
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