論文の概要: GEM: Geometric Entropy Mixing for Optimal LLM Data Curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26121v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 06:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-01 02:55:43.005512
• Title: GEM: Geometric Entropy Mixing for Optimal LLM Data Curation
• Title（参考訳）: GEM: 最適LLMデータキュレーションのための幾何エントロピー混合
• Abstract要約: GEM(Geometric Entropy Mixing, 幾何エントロピー混合)は, 変分問題としてデータキュレーションを再構成するフレームワークである。 生成的変動問題を予め混合バランスで分離することにより、GEMはクラスタ崩壊を効果的に防止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2826294472260935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM pre-training efficacy increasingly depends on data composition rather than sheer volume. Yet, optimal mixing is hindered by categorization flaws: human taxonomies suffer from ontological misalignment, and Euclidean clustering fails to address embedding anisotropy. We introduce GEM (Geometric Entropy Mixing), a framework reformulating data curation as a variational problem on the hypersphere augmented with a mixing-balance regularizer. By decoupling the generative prior and optimizing the objective via a provable MM (Minorize-Maximize) algorithm, GEM effectively counteracts the cluster collapse to discover balanced semantic structures invisible to Euclidean heuristics. We employ teacher-student distillation to scale this geometric fidelity to web-scale corpora and introduce the Geometric Influence Score (GIS) for interpretable taxonomy generation. Experiments with 1.1B-parameter models demonstrate that GEM establishes a new state-of-the-art when integrated into mixing strategies like DoReMi and RegMix, improving average downstream accuracy by up to 1.2% and offering a robust coordinate system for predictable data mixing.
• Abstract（参考訳）: LLM事前学習の有効性は、データ構成に大きく依存する。 しかし、最適な混合は分類の欠陥によって妨げられ、ヒトの分類学は存在論的ミスアライメントに悩まされ、ユークリッドのクラスタリングは埋め込み異方性に対処できない。 GEM(Geometric Entropy Mixing, 幾何エントロピー混合)は, 混合バランス正規化器を付加したハイパースフィア上の変動問題として, データキュレーションを再構成するフレームワークである。 生成前を分離し、証明可能なMM(Minorize-Maximize)アルゴリズムで目的を最適化することにより、GEMはクラスタ崩壊を効果的に防止し、ユークリッドのヒューリスティックに見えないバランスの取れた意味構造を発見する。 我々は、この幾何学的忠実度をWebスケールコーパスに拡張するために教師学生蒸留を採用し、分類学の解釈のための幾何学的影響スコア(GIS)を導入した。 1.1Bパラメータモデルによる実験では、GEMがDoReMiやRegMixのような混合戦略に統合された場合に新しい最先端技術を確立し、平均下流精度を最大1.2%改善し、予測可能なデータ混合のための堅牢な座標システムを提供することを示した。

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