論文の概要: DONOD: Efficient and Generalizable Instruction Fine-Tuning for LLMs via Model-Intrinsic Dataset Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14810v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 13:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 18:31:47.107698
• Title: DONOD: Efficient and Generalizable Instruction Fine-Tuning for LLMs via Model-Intrinsic Dataset Pruning
• Title（参考訳）: DONOD:モデル固有のデータ・プルーニングによるLLMの効率的かつ汎用的なインストラクション・ファインタニング
• Authors: Jucheng Hu, Surong Yang, Lijun Wu, Dongzhan Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のアドホック命令の微調整は、ドメイン固有の適応に広く採用されている。 本研究では,軽量なモデル固有データ解析手法であるDONODを提案する。 データセット全体の70%をフィルタリングすることで、ターゲットドメインの精度を14.90%、クロスドメインの精度を5.67%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.704995231753397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ad-hoc instruction fine-tuning of large language models (LLMs) is widely adopted for domain-specific adaptation. While domain-specific supervised fine-tuning (SFT) is effective and efficient, it often weakens cross-domain generalization and struggles with noisy training data. To address these challenges, we propose DONOD, a lightweight model-intrinsic data pruning method. Our approach evaluates data using two model-parameter-based metrics: Delta of Norm (DON), which captures the cumulative influence on model weights, and Norm of Delta (NOD), which quantifies weight instability. Moreover, by employing the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm, we effectively filter noisy, unlearnable, and generalization-harming samples without relying on auxiliary models during the SFT process. Experiments on mathematical tasks demonstrate that data selected by DONOD achieves superior fine-tuning efficiency and improved robustness against noisy data. By filtering out 70% of the whole dataset, we improve target-domain accuracy by 14.90% and cross-domain accuracy by 5.67%. Meanwhile, our selected data present superior cross-architecture generalization. Data pruned by smaller models (e.g., Llama 3.1-8B) generalize effectively on larger models (e.g., Llama 2-13B). Compared to existing related methodologies, DONOD demonstrates comparable or superior performance while remaining dataset-agnostic, enabling broader applicability. Code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のアドホック命令の微調整は、ドメイン固有の適応に広く採用されている。 ドメイン固有の教師付き微調整(SFT)は効率的かつ効率的であるが、ドメイン間の一般化を弱め、ノイズの多いトレーニングデータに苦慮することが多い。 これらの課題に対処するため,本研究では,軽量なモデル固有のデータ解析手法であるDONODを提案する。 提案手法は,モデルパラメータに基づく2つの指標を用いて,モデルウェイトに対する累積的な影響を捉えたNorm of Norm (DON) と,重量不安定性を定量化したNorm of Delta (NOD) を用いてデータを評価する。 さらに,TOPSISアルゴリズムを用いて,SFTプロセス中に補助モデルに頼ることなく,雑音,学習不能,一般化ハーミングサンプルを効果的にフィルタリングする。 DONODによって選択されたデータは、より優れた微調整効率を実現し、ノイズの多いデータに対する堅牢性を向上することを示した。 データセット全体の70%をフィルタリングすることで、ターゲットドメインの精度を14.90%、クロスドメインの精度を5.67%向上させる。 一方、我々の選択したデータは、より優れたクロスアーキテクチャの一般化を示す。 より小さなモデル(例えば、Llama 3.1-8B)で処理されたデータは、より大きなモデル(例えば、Llama 2-13B)で効果的に一般化される。 既存の関連する方法論と比較して、DONODはデータセットに依存しないまま、同等または優れたパフォーマンスを示し、より広範な適用性を実現している。 コードは公開されます。

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