On the Impact of Cross-Domain Data on German Language Models

📄 arXiv: 2310.07321v2 📥 PDF

作者: Amin Dada, Aokun Chen, Cheng Peng, Kaleb E Smith, Ahmad Idrissi-Yaghir, Constantin Marc Seibold, Jianning Li, Lars Heiliger, Xi Yang, Christoph M. Friedrich, Daniel Truhn, Jan Egger, Jiang Bian, Jens Kleesiek, Yonghui Wu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-11 (更新: 2023-10-13)

备注: 13 pages, 1 figure, accepted at Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出跨域数据集以提升德语语言模型性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨域数据 德语语言模型 数据多样性 模型训练 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的语言模型训练方法往往忽视了数据多样性，导致模型在特定领域的适应性不足。
  2. 本文提出了一个包含多领域文本的德语数据集，旨在通过数据多样性提升模型性能。
  3. 实验结果显示，跨域数据集训练的模型在多个下游任务上表现优于仅使用高质量数据的模型，性能提升显著。

📝 摘要（中文）

传统的大型语言模型通常依赖于通用的网络爬虫数据或特定领域的数据。然而，最近生成性大型语言模型的成功表明跨域数据集的优势。本文展示了一个包含五个领域文本的德语数据集，以及一个高质量数据集。通过在这两个数据集上训练122M到750M参数的模型，我们在多个下游任务上进行了全面的基准测试。研究结果表明，基于跨域数据集训练的模型在性能上优于仅依赖高质量数据的模型，提升幅度可达4.45%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有德语语言模型训练中对数据多样性重视不足的问题。传统方法往往依赖于单一领域的高质量数据，导致模型在处理多样化任务时的适应性不足。

核心思路：论文提出通过构建一个包含五个不同领域的德语数据集，强调数据的多样性，以期提升模型的泛化能力和性能。这样的设计旨在让模型更好地适应不同的下游任务。

技术框架：研究中使用的技术框架包括数据集的构建、模型的训练和评估。首先，构建包含多领域文本的训练集和一个高质量数据集；然后，分别在这两个数据集上训练不同参数规模的模型；最后，通过多项下游任务进行性能评估。

关键创新：本文的主要创新在于通过跨域数据集的使用，显著提升了德语语言模型的性能。这一方法与传统的单一领域高质量数据训练形成鲜明对比，展示了数据多样性的重要性。

关键设计：在模型训练过程中，采用了不同规模的参数设置（122M到750M），并在损失函数和网络结构上进行了优化，以确保模型能够有效学习多领域的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于跨域数据集训练的模型在多个下游任务上表现优于仅使用高质量数据的模型，性能提升可达4.45%。这一结果不仅突破了之前的技术瓶颈，也为未来的语言模型训练提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过提升德语语言模型的性能，能够更好地支持多样化的语言理解和生成任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Traditionally, large language models have been either trained on general web crawls or domain-specific data. However, recent successes of generative large language models, have shed light on the benefits of cross-domain datasets. To examine the significance of prioritizing data diversity over quality, we present a German dataset comprising texts from five domains, along with another dataset aimed at containing high-quality data. Through training a series of models ranging between 122M and 750M parameters on both datasets, we conduct a comprehensive benchmark on multiple downstream tasks. Our findings demonstrate that the models trained on the cross-domain dataset outperform those trained on quality data alone, leading to improvements up to $4.45\%$ over the previous state-of-the-art. The models are available at https://huggingface.co/ikim-uk-essen