Beyond Fixed Length: Bucket Pre-training is All You Need
作者: Qing Yang, Qiyao Peng, Hongtao Liu, Kai Liu, Bing Qin, Ting Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-10 (更新: 2025-06-27)
备注: 8 pages, 5 figures, 3 tables. Accetped by IJCAI 2025
💡 一句话要点
提出多桶数据预训练方法，解决LLM定长预训练的数据质量和效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 预训练 数据构成 多桶策略 序列长度 效率优化 长文本处理 自然语言处理
📋 核心要点
- 传统LLM预训练采用固定长度序列，导致短序列填充过多，长序列截断或拼接，影响模型性能。
- 论文提出多桶数据构成方法，根据文档长度自适应分配到不同长度的桶中，优化数据构成质量。
- 实验结果表明，该方法显著提升了LLM预训练的效率和效果，验证了其优越性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出卓越的性能，而预训练阶段是其能力的基础。然而，传统的固定长度数据构成策略在预训练中存在一些实际挑战。使用较短的序列时，文档经常被截断，可能导致信息丢失并影响模型捕获长程依赖关系的能力。相反，较长的序列需要连接多个文档，这会引入噪声并影响自然文档边界和语义连贯性，同时需要大量的计算开销。为了解决这些挑战，我们首先建立了三个用于评估数据构成质量的定量指标：填充率、截断率和连接率。在此基础上，我们提出了一种新颖的多桶数据构成方法，超越了固定长度的范例。我们的方法自适应地组织训练数据，以实现通过所提出的指标衡量的最佳构成质量，为预训练提供了一种更灵活和高效的方法。我们进行了广泛的实验，结果表明我们提出的方法显着提高了LLM预训练的效率和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有LLM预训练通常采用固定长度的序列，这导致了两个主要问题。一是对于长度小于固定长度的文档，需要进行填充，造成计算资源的浪费。二是对于长度大于固定长度的文档，要么被截断，损失信息，要么需要拼接多个文档，引入噪声，破坏文档的语义连贯性。这些问题都影响了预训练数据的质量，进而影响了LLM的性能。
核心思路：论文的核心思路是打破固定长度的限制，采用多桶（multi-bucket）策略。具体来说，就是将训练数据根据文档长度划分到不同的桶中，每个桶对应一个特定的长度。这样，可以避免短文档的过度填充和长文档的截断或拼接，从而提高预训练数据的质量。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据分析：分析预训练数据集中文档长度的分布情况。2) 桶划分：根据文档长度分布，将数据划分到多个桶中，每个桶对应一个特定的长度范围。3) 数据构成：在每个桶内，将文档组织成该桶对应的长度的序列。4) 模型训练：使用构成好的数据对LLM进行预训练。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了多桶数据构成策略，取代了传统的固定长度策略。这种策略能够自适应地根据文档长度调整序列长度，从而优化预训练数据的质量。此外，论文还提出了三个定量指标（填充率、截断率和连接率）来评估数据构成质量，为桶划分提供了依据。
关键设计：关键设计包括：1) 桶的数量和长度：需要根据数据集的文档长度分布进行调整，以达到最佳的性能。2) 桶划分策略：可以使用均匀划分或非均匀划分，具体选择取决于数据集的特点。3) 损失函数：可以使用标准的语言模型损失函数，如交叉熵损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的多桶数据构成方法在LLM预训练中显著提高了效率和效果。与固定长度的基线方法相比，该方法在相同的计算资源下，能够训练出性能更优的LLM。具体的性能提升数据在论文中进行了详细的展示和分析。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种大型语言模型的预训练阶段，尤其是在处理长文本数据时，能够有效提高预训练效率和模型性能。例如，可以应用于文档摘要、机器翻译、文本生成等任务，提升下游任务的效果。此外，该方法也可以推广到其他序列模型，如语音识别、时间序列预测等领域。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional performance across various tasks, with pre-training stage serving as the cornerstone of their capabilities. However, the conventional fixed-length data composition strategy for pre-training presents several practical challenges. When using shorter sequences, documents are often truncated, potentially leading to information loss and affecting the model's ability to capture long-range dependencies. Conversely, longer sequences require concatenation of multiple documents, which can introduce noise and affect the natural document boundaries and semantic coherence as well as require substantial computational overhead. To address these challenges, we first establish three quantitative metrics for evaluating data composition quality: padding ratio, truncation ratio, and concatenation ratio. Building upon these metrics, we propose a novel multi-bucket data composition method that transcends the fixed-length paradigm. Our approach adaptively organizes training data to achieve optimal composition quality as measured by the proposed metrics, offering a more flexible and efficient approach for pre-training. We conduct extensive experiments and the results demonstrate that our proposed method significantly enhances both the efficiency and effectiveness of LLM pre-training.