OpenDataArena: A Fair and Open Arena for Benchmarking Post-Training Dataset Value
作者: Mengzhang Cai, Xin Gao, Yu Li, Honglin Lin, Zheng Liu, Zhuoshi Pan, Qizhi Pei, Xiaoran Shang, Mengyuan Sun, Zinan Tang, Xiaoyang Wang, Zhanping Zhong, Yun Zhu, Dahua Lin, Conghui He, Lijun Wu
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-16
💡 一句话要点
OpenDataArena：一个公平开放的平台，用于评估后训练数据集的价值
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 后训练数据 数据评估 数据沿袭 基准测试 数据质量 开源平台
📋 核心要点
- 现有大型语言模型训练数据集缺乏透明度，阻碍了模型行为分析和可重复性研究。
- OpenDataArena (ODA) 平台通过统一的训练评估流程、多维度评分框架和数据沿袭探索器，系统地评估后训练数据集的价值。
- 实验结果揭示了数据复杂性与任务性能之间的权衡，并识别了流行基准中的冗余，为数据驱动的人工智能研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展依赖于高质量和多样化的后训练数据集。然而，一个关键的矛盾依然存在：模型经过严格的基准测试，但为其提供数据的数据集仍然是一个黑盒，其组成不透明，来源不确定，缺乏系统的评估。这种不透明性阻碍了可重复性，并模糊了数据特征和模型行为之间的因果关系。为了弥合这一差距，我们推出了OpenDataArena（ODA），这是一个整体且开放的平台，旨在评估后训练数据的内在价值。ODA建立了一个全面的生态系统，包括四个关键支柱：（i）统一的训练-评估流程，确保跨不同模型（例如，Llama，Qwen）和领域的公平、开放比较；（ii）多维度评分框架，沿着数十个不同的轴对数据质量进行分析；（iii）交互式数据沿袭浏览器，用于可视化数据集的谱系并剖析组件来源；（iv）完全开源的训练、评估和评分工具包，以促进数据研究。在ODA上进行的大量实验——涵盖跨多个领域的120多个训练数据集和22个基准，通过超过600次训练运行和4000万个处理的数据点进行验证——揭示了重要的见解。我们的分析揭示了数据复杂性和任务性能之间固有的权衡，通过沿袭追踪识别了流行基准中的冗余，并绘制了数据集之间的谱系关系。我们发布所有结果、工具和配置，以普及对高质量数据评估的访问。ODA并非仅仅扩展排行榜，而是设想从试错数据管理转变为以数据为中心的人工智能的原则性科学，从而为数据混合定律和基础模型的战略组合进行严格的研究铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型训练依赖于海量的后训练数据集，但这些数据集的组成、来源和质量评估往往不透明。这种不透明性使得研究人员难以理解数据特性与模型行为之间的关系，阻碍了模型改进和可重复性研究。现有方法缺乏一个统一、开放和可扩展的平台来系统地评估和比较不同数据集的价值。
核心思路：OpenDataArena (ODA) 的核心思路是建立一个全面的生态系统，用于公平、开放地评估后训练数据集的内在价值。通过提供统一的训练-评估流程、多维度评分框架和交互式数据沿袭浏览器，ODA旨在揭示数据质量、冗余和谱系关系，从而促进数据驱动的人工智能研究。
技术框架：ODA平台包含四个主要模块：1) 统一的训练-评估流程，支持多种模型（如Llama、Qwen）和领域，确保公平比较；2) 多维度评分框架，从多个角度（如复杂度、多样性）评估数据质量；3) 交互式数据沿袭浏览器，可视化数据集的谱系和来源；4) 开源工具包，提供训练、评估和评分功能。整个流程包括数据收集、预处理、训练、评估和分析等步骤。
关键创新：ODA的关键创新在于其整体性和开放性。它不仅提供了一个统一的平台来训练和评估模型，还提供了一套全面的工具来分析和理解数据集的特性。通过多维度评分和数据沿袭分析，ODA能够揭示数据质量、冗余和谱系关系，从而为数据驱动的人工智能研究提供新的视角。
关键设计：ODA的关键设计包括：统一的训练-评估流程，使用标准化的数据集格式和评估指标；多维度评分框架，定义了数十个不同的轴来评估数据质量；交互式数据沿袭浏览器，使用图形数据库来存储和可视化数据集的谱系关系；开源工具包，提供易于使用的API和命令行工具。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，数据复杂性和任务性能之间存在权衡关系。通过沿袭追踪，ODA识别了流行基准中的冗余数据。在超过600次训练运行和4000万个处理的数据点上进行的验证，证明了ODA的有效性和实用性。所有结果、工具和配置均已开源。
🎯 应用场景
OpenDataArena (ODA) 可应用于大型语言模型的训练数据选择、数据增强和数据治理。通过评估不同数据集的价值和识别数据冗余，ODA可以帮助研究人员和开发者构建更有效、更可靠的模型。此外，ODA还可以用于研究数据混合定律和基础模型的战略组合，从而推动数据驱动的人工智能发展。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) is predicated on the quality and diversity of post-training datasets. However, a critical dichotomy persists: while models are rigorously benchmarked, the data fueling them remains a black box--characterized by opaque composition, uncertain provenance, and a lack of systematic evaluation. This opacity hinders reproducibility and obscures the causal link between data characteristics and model behaviors. To bridge this gap, we introduce OpenDataArena (ODA), a holistic and open platform designed to benchmark the intrinsic value of post-training data. ODA establishes a comprehensive ecosystem comprising four key pillars: (i) a unified training-evaluation pipeline that ensures fair, open comparisons across diverse models (e.g., Llama, Qwen) and domains; (ii) a multi-dimensional scoring framework that profiles data quality along tens of distinct axes; (iii) an interactive data lineage explorer to visualize dataset genealogy and dissect component sources; and (iv) a fully open-source toolkit for training, evaluation, and scoring to foster data research. Extensive experiments on ODA--covering over 120 training datasets across multiple domains on 22 benchmarks, validated by more than 600 training runs and 40 million processed data points--reveal non-trivial insights. Our analysis uncovers the inherent trade-offs between data complexity and task performance, identifies redundancy in popular benchmarks through lineage tracing, and maps the genealogical relationships across datasets. We release all results, tools, and configurations to democratize access to high-quality data evaluation. Rather than merely expanding a leaderboard, ODA envisions a shift from trial-and-error data curation to a principled science of Data-Centric AI, paving the way for rigorous studies on data mixing laws and the strategic composition of foundation models.