如何利用1%的数据优化特定领域LLM预训练? | EMNLP'24
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论文: Target-Aware Language Modeling via Granular Data Sampling
创新点
- 提出了一种将预先训练好的标记符与多粒度标记符合并的算法,生成高效的
n-gram
特征,而且与下游任务的性能有很高的相关性。 - 利用上述研究成果,改进了基于重要性的数据采样技术,将通用词汇集调整为目标词汇集。这样就能更好地代表数据,提高模型在目标任务中的性能,同时在非目标任务中保持良好的性能。
内容概述
语言模型的预训练通常针对广泛的使用场景,并结合来自多种来源的数据。然而,有时模型需要在特定领域中表现良好,同时又不影响其他领域的性能。这就需要使用数据选择方法来确定潜在核心数据,以及如何有效地对这些选定数据进行抽样训练。
论文使用由多粒度标记组成的
n-gram
特征进行重要性抽样,这在句子压缩和表征能力之间取得了良好的平衡。抽样得到的数据与目标下游任务性能之间有很高的相关性,同时保留了其在其他任务上的有效性,使得语言模型可以在选定文档上更高效地进行预训练。
在八个基准测试中,在使用约
1%
的数据时,预训练模型的表现与完整的
RefinedWeb
数据相当,并且在模型规模范围为
125M
到
1.5B
时,超越了随机选择的样本。
方法
从大规模数据集(如
RefinedWeb
)中选择样本是缓慢且昂贵的,一个可行的解决方案是使用容易计算的
n-gram
特征将每个文档编码为向量。
假设从目标分布
\(p\)
中获取了一小部分目标文本示例
\(D_{task}\)
,以及从分布
\(q\)
中获取的大量原始数据集
\(D_{raw}\)
,其中包含
\(N\)
个示例,目标是从原始数据集中选择
\(k\)
个示例(
\(k \ll N\)
),这些示例与目标相似。
重要性采样
重要性采样技术选择与目标分布对齐的示例,为每个文本提供可处理的重要性估计,并在提供必要结构的特征空间
\({\mathbb{Z}}\)
上应用重要性采样。
特征提取器
\(h: {\mathbb{X}} \rightarrow {\mathbb{Z}}\)
用于转换输入为特征,得到的原始特征分布
\(q_{\text{feat}}\)
和目标特征分布
\(p_{\text{feat}}\)
,目标是选择特征与目标特征分布
\(p_{\text{feat}}\)
对齐的数据。
为了提取特征
\(q_{\text{feat}}\)
和
\(p_{\text{feat}}\)
,从每个分词文档中提取
n-grams
。每个
n-gram
被映射到哈希表中的一个键,每个键映射到
n-gram
计数。将从
\(N\)
个原始示例中获得的每个特征
\(z_i = h(x_i)\)
计算重要性权重,权重为
\(w_i = \frac{\hat{p}_{\text{feat}}(z_i)}{\hat{q}_{\text{feat}}(z_i)}\)
。
最后进行采样,从一个分布中选择
\(k\)
个示例,且不进行替换,其概率由
\(\frac{w_i}{\sum_{i=1}^N w_i}\)
给出。
分词器适配
为了推导目标词汇
\(V(t)\)
,使用
Llama-3
分词器的词汇
\(V_{start}\)
作为起点,并将
\(V_{start}\)
与从任务数据
\(D_{task}\)
中学习到的
\(V_{task}\)
合并。在构建
\(V_{task}\)
时,确保包含多粒度的标记(即单词和多词组合),然后将
\(V_{task}\)
与
\(V_{start}\)
合并形成
\(v(t - 1)\)
。
接下来,逐步从
\(v(t - 1)\)
中移除标记,以获得
\(v(t)\)
,在此过程中,最小化与原始词汇集的距离,以便提取更少偏倚的文档特征作为
n-gram
向量。
首先定义一个度量来衡量语料库中词汇集的质量,然后通过最大化词汇效用度量 (
\(\mathcal{H}_{v}\)
) 来学习最佳词汇,该度量的计算公式为:
\mathcal{H}_{v} = - \frac{1}{l_{v}}\sum_{j \in v } P(j)\log P(j),
\end{equation}
\]
其中,
\(P(j)\)
是来自目标数据的标记
\(j\)
的相对频率,而
\(l_{v}\)
是词汇
\(v\)
中标记的平均长度。对于任何词汇,其熵得分
\(\mathcal{H}_{v}\)
基于其前一步的词汇进行计算,优化问题可以表述为:
\text{arg\ min}_{v(t-1), v(t)} \big [ \mathcal{H}{v(t)} - \mathcal{H}{v(t-1)} \big ]
\end{equation}
\]
其中,
\(v(t)\)
和
\(v(t - 1)\)
是包含所有词汇的两个集合,大小的上限分别为
\(|v(t)|\)
和
\(|v(t - 1)|\)
。设置
\(|v(t)| = 10k\)
,其中
\(t=10\)
,而
\(|v(0)|\)
是默认的
Llama-3 tokenizer
的词汇大小。
主要实验
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