P3: A Policy-Driven, Pace-Adaptive, and Diversity-Promoted Framework for data pruning in LLM Training

📄 arXiv: 2408.05541v2 📥 PDF

作者: Yingxuan Yang, Huayi Wang, Muning Wen, Xiaoyun Mo, Qiuying Peng, Jun Wang, Weinan Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-10 (更新: 2024-10-18)

💡 一句话要点

P3：面向LLM训练的数据剪枝自适应框架，提升推理任务性能

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

关键词: 大型语言模型 数据剪枝 自适应学习 自步学习 行列式点过程 微调 推理任务

📋 核心要点

  1. 现有LLM微调方法依赖静态数据评估，无法根据模型学习状态动态调整，导致训练效率低下。
  2. P3框架通过策略驱动的难度评估、自步学习和多样性促进，实现数据剪枝的自适应优化。
  3. 在APPS和MATH推理任务上的实验表明，P3显著优于传统数据剪枝方法，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

本文提出P3，一个自适应框架，旨在通过迭代数据剪枝优化特定任务的微调过程，从而最大限度地发挥大型语言模型（LLM）的潜力。P3包含三个关键组件：（1）策略驱动的难度测量，基于模型的实时性能动态评估数据难度，用自适应评估取代静态指标；（2）步调自适应选择，利用自步学习逐步引入更具挑战性的数据，从而增强模型能力；（3）多样性促进，结合行列式点过程（DPP）来确保跨epoch的数据多样性，丰富学习过程。在推理场景APPS和MATH上的验证表明，P3相比传统数据剪枝方法有显著改进。通过推进动态数据选择和利用策略，P3为充分利用现有数据来提高LLM的性能贡献了一个理论框架和具体方法，并在各种任务中提供实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）微调过程中，如何更有效地利用现有数据集的问题。现有数据剪枝方法通常采用静态的难度评估指标，无法根据模型在训练过程中的实际学习情况动态调整数据选择策略，导致训练效率和模型性能受限。此外，数据集中可能存在冗余和相似样本，影响模型的泛化能力。

核心思路：P3框架的核心思路是根据模型在训练过程中的实时表现，动态地评估数据的难度，并采用自步学习策略逐步引入更具挑战性的数据，同时利用行列式点过程（DPP）保证数据的多样性。通过这种自适应的数据选择和利用策略，P3旨在提高LLM微调的效率和性能。

技术框架：P3框架包含三个主要模块：（1）策略驱动的难度测量：使用模型在验证集上的表现来动态评估每个数据的难度，难度越高，说明模型对该数据的掌握程度越低。（2）步调自适应选择：采用自步学习策略，在训练初期选择难度较低的数据，随着训练的进行，逐步引入难度较高的数据，引导模型逐步学习。（3）多样性促进：使用行列式点过程（DPP）选择具有代表性和多样性的数据子集，避免模型过度拟合冗余和相似样本。

关键创新：P3框架的关键创新在于其动态的数据选择策略。与传统的静态数据剪枝方法不同，P3能够根据模型的实时表现自适应地调整数据选择策略，从而更有效地利用现有数据集。此外，P3框架结合了自步学习和多样性促进，进一步提高了LLM微调的效率和性能。

关键设计：在策略驱动的难度测量中，可以使用交叉熵损失或模型预测的置信度作为数据难度的指标。自步学习可以通过调整选择数据的阈值来实现，例如，在训练初期选择损失较高的样本，随着训练的进行，逐步降低阈值。DPP可以通过定义样本之间的相似度矩阵，并选择行列式值最大的子集来实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在APPS和MATH两个推理任务上验证了P3框架的有效性。实验结果表明，P3框架相比传统的静态数据剪枝方法，能够显著提高LLM的性能。例如，在APPS任务上，P3框架的性能提升了X%（具体数值未知），在MATH任务上，P3框架的性能提升了Y%（具体数值未知）。这些结果表明，P3框架是一种有效的数据剪枝方法，能够提高LLM微调的效率和性能。

🎯 应用场景

P3框架可应用于各种需要利用LLM进行微调的任务，例如自然语言处理、文本生成、机器翻译、问答系统等。该框架能够提高LLM微调的效率和性能，降低训练成本，并提升模型在特定任务上的表现。未来，P3框架可以扩展到其他类型的数据集和模型，并与其他数据增强技术相结合，进一步提高LLM的性能。

📄 摘要（原文）

In the rapidly advancing field of Large Language Models (LLMs), effectively leveraging existing datasets during fine-tuning to maximize the model's potential is of paramount importance. This paper introduces P3, an adaptive framework aimed at optimizing the task-specific fine-tuning process through iterative data pruning. P3 consists of three key components: (1) Policy-driven Difficulty Measurement, which dynamically assesses data difficulty based on the model's real-time performance, replacing static metrics with adaptable evaluations; (2) Pace-Adaptive Selection, leveraging self-paced learning to progressively introduce more challenging data, thereby enhancing model capability; (3) Diversity Promotion, incorporating Determinantal Point Process (DPP) to ensure data diversity across epochs, enriching the learning process. We validate P3 on the reasoning scenarios, APPS and MATH, demonstrating significant improvements over traditional data pruning methods. By advancing dynamic data selection and utilization strategies, P3 contributes both a theoretical framework and concrete approach to fully exploit existing data for LLMs' performance improvement, offering utility across diverse tasks.