論文の概要: MaP: A Unified Framework for Reliable Evaluation of Pre-training Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09295v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 11:40:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.804458
• Title: MaP: A Unified Framework for Reliable Evaluation of Pre-training Dynamics
• Title（参考訳）: MaP: トレーニング前ダイナミクスの信頼性評価のための統一フレームワーク
• Authors: Jiapeng Wang, Changxin Tian, Kunlong Chen, Ziqi Liu, Jiaxin Mao, Wayne Xin Zhao, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの不安定性評価プロセスは、真の学習力学を曖昧にする。 textbfMaPは、アンダーラインMergingアンダーラインとアンダーラインPass@kメトリックを統合するフレームワークです。 実験により、MaPはよりスムーズな性能曲線を示し、ラン間分散を低減し、より一貫性のあるランキングを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.00014675808228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable evaluation is fundamental to the progress of Large Language Models (LLMs), yet the evaluation process during pre-training is plagued by significant instability that obscures true learning dynamics. In this work, we systematically diagnose this instability, attributing it to two distinct sources: \textit{Parameter Instability} from training stochasticity and \textit{Evaluation Instability} from noisy measurement protocols. To counteract both sources of noise, we introduce \textbf{MaP}, a dual-pronged framework that synergistically integrates checkpoint \underline{M}erging \underline{a}nd the \underline{P}ass@k metric. Checkpoint merging smooths the parameter space by averaging recent model weights, while Pass@k provides a robust, low-variance statistical estimate of model capability. Extensive experiments show that MaP yields significantly smoother performance curves, reduces inter-run variance, and ensures more consistent model rankings. Ultimately, MaP provides a more reliable and faithful lens for observing LLM training dynamics, laying a crucial empirical foundation for LLM research.
• Abstract（参考訳）: 信頼性評価は、Large Language Models (LLMs) の進歩に基本的であるが、事前学習における評価プロセスは、真の学習力学を曖昧にする重大な不安定さに悩まされている。 本研究は,この不安定性を系統的に診断し,その原因は,確率性のトレーニングから得られる \textit{Parameter Instability} と,ノイズ測定プロトコルから得られる \textit{Evaluation Instability} の2つである。 両ノイズ源に対応するために、チェックポイント \underline{M}erging \underline{a} および \underline{P}ass@k メトリックを相乗的に統合する、二重進行フレームワークである \textbf{MaP} を導入する。 チェックポイントマージは、最近のモデルウェイトを平均化することでパラメータ空間を滑らかにし、Pass@kはモデル能力の頑健で低分散の統計的推定を提供する。 大規模な実験により、MaPはよりスムーズな性能曲線を示し、ラン間分散を低減し、より一貫性のあるモデルランキングを保証する。 最終的に、MaPはLLMのトレーニングダイナミクスを観察するためにより信頼性が高く忠実なレンズを提供し、LLM研究にとって重要な実証的な基礎を築いた。

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