Data Management For Training Large Language Models: A Survey

📄 arXiv: 2312.01700v3 📥 PDF

作者: Zige Wang, Wanjun Zhong, Yufei Wang, Qi Zhu, Fei Mi, Baojun Wang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-08-02)

备注: Work in progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述：面向大语言模型训练的数据管理方法研究

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

关键词: 大语言模型 数据管理 预训练 监督微调 数据选择 数据增强 数据清洗 综述

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型训练的数据管理方法缺乏系统性的理解和指导，阻碍了模型性能的进一步提升。
  2. 该综述旨在全面梳理LLM训练中数据管理的关键策略，为研究人员和实践者提供系统性的参考。
  3. 通过分析现有挑战和未来趋势，该综述为高效数据管理驱动的LLM发展指明了方向。

📝 摘要（中文）

数据在训练大型语言模型（LLMs）中起着至关重要的作用。高效的数据管理，特别是在构建合适的训练数据集方面，对于提高模型性能和提升预训练及监督微调阶段的训练效率至关重要。尽管数据管理非常重要，但当前主流实践的底层机制仍然未知。因此，数据管理探索已引起研究界的日益关注。本综述旨在全面概述当前LLMs预训练和监督微调阶段的数据管理研究，涵盖数据管理策略设计的各个方面。展望未来，我们推断了现有挑战，并概述了该领域有希望的发展方向。因此，本综述可作为从业者通过高效的数据管理实践构建强大LLMs的指导资源。最新论文的集合可在https://github.com/ZigeW/data_management_LLM获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）训练过程中数据管理策略选择和优化的问题。现有方法缺乏对数据管理机制的深入理解，导致训练数据集构建效率低下，模型性能提升受限。此外，针对预训练和监督微调阶段，数据管理的需求和挑战各不相同，需要分别进行研究。

核心思路：该综述的核心思路是对现有LLM训练的数据管理方法进行系统性的梳理和归纳，从数据选择、数据增强、数据清洗等多个维度进行分析，并总结不同策略的优缺点和适用场景。通过对现有方法的分析，为研究人员和实践者提供数据管理策略选择的指导。

技术框架：该综述的技术框架主要围绕LLM训练的两个阶段展开：预训练阶段和监督微调阶段。针对每个阶段，分别讨论了数据选择、数据增强、数据清洗等数据管理策略。此外，该综述还对现有方法的评估指标和实验设置进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。整体流程为：问题定义 -> 文献调研 -> 方法归纳 -> 挑战分析 -> 未来展望。

关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了LLM训练中数据管理的各个方面，还对不同策略的优缺点进行了深入分析。此外，该综述还对未来的研究方向进行了展望，为研究人员提供了新的思路。与现有方法相比，该综述更加注重对数据管理机制的理解，而非仅仅关注模型性能的提升。

关键设计：该综述没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构设计。其主要关注点在于对现有数据管理策略的归纳和分析，以及对未来研究方向的展望。关键设计体现在对数据管理策略的分类和组织方式上，以及对不同策略优缺点的分析和总结。

📊 实验亮点

该综述系统性地总结了LLM预训练和监督微调阶段的数据管理策略，并对现有方法的优缺点进行了深入分析。通过对现有挑战和未来趋势的展望，为研究人员提供了有价值的参考，有助于推动LLM数据管理领域的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于大语言模型的训练和优化，帮助研究人员和工程师更有效地构建高质量的训练数据集，从而提升模型性能和训练效率。此外，该综述还可以为数据管理工具的开发提供指导，促进LLM领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Data plays a fundamental role in training Large Language Models (LLMs). Efficient data management, particularly in formulating a well-suited training dataset, is significant for enhancing model performance and improving training efficiency during pretraining and supervised fine-tuning stages. Despite the considerable importance of data management, the underlying mechanism of current prominent practices are still unknown. Consequently, the exploration of data management has attracted more and more attention among the research community. This survey aims to provide a comprehensive overview of current research in data management within both the pretraining and supervised fine-tuning stages of LLMs, covering various aspects of data management strategy design. Looking into the future, we extrapolate existing challenges and outline promising directions for development in this field. Therefore, this survey serves as a guiding resource for practitioners aspiring to construct powerful LLMs through efficient data management practices. The collection of the latest papers is available at https://github.com/ZigeW/data_management_LLM.