Untie the Knots: An Efficient Data Augmentation Strategy for Long-Context Pre-Training in Language Models

📄 arXiv: 2409.04774v1 📥 PDF

作者: Junfeng Tian, Da Zheng, Yang Cheng, Rui Wang, Colin Zhang, Debing Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-07

💡 一句话要点

提出UtK数据增强策略，提升LLM在长文本建模中的效率与性能

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

关键词: 长文本建模 数据增强 语言模型 预训练 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在长文本建模中面临数据稀缺、短文本性能下降和训练效率低下的挑战。
  2. UtK通过打乱长文本分块顺序，构建“绳结”结构，训练模型在混乱序列中寻找相关信息。
  3. 实验表明，UtK在长文本任务上显著优于其他方法，并在RULER基准测试中取得了领先结果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越重视扩展上下文窗口，以便模型能够整合更多信息。然而，训练模型处理长上下文面临着重大挑战，包括高质量自然长上下文数据的稀缺性、短上下文任务性能下降的潜在风险，以及注意力机制带来的训练效率降低。本文提出了一种名为“解开绳结”（Untie the Knots, UtK）的新型数据增强策略，该策略应用于持续预训练阶段，旨在高效地使LLM获得长上下文能力，而无需修改现有的数据混合。具体而言，我们将文档分块、打乱顺序，并创建复杂且缠结的长文本结构；然后训练LLM解开这些绳结，并在看似混乱的token序列中识别相关片段。这种方法通过准确地关注长上下文中的相关信息，极大地提高了模型的性能，并且训练效率也大大提高。我们在具有7B和72B参数的模型上进行了广泛的实验，这些模型在200亿个token上进行了训练，结果表明，UtK在128K上下文长度下，在RULER上的准确率达到了75%和84.5%，显著优于其他长上下文策略。训练后的模型将开源，以供进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在处理长文本时，面临着高质量长文本数据稀缺的问题。此外，为了适应长文本，模型可能会牺牲在短文本任务上的性能。注意力机制的计算复杂度随着文本长度增加而显著增加，导致训练效率降低。

核心思路：UtK的核心思路是通过一种特殊的数据增强方法，让模型学习在看似混乱的长文本中找到关键信息。具体来说，就是将长文本分割成多个块，然后随机打乱这些块的顺序，形成一种“绳结”结构。模型需要学习“解开”这些绳结，从而关注到长文本中真正重要的部分。

技术框架：UtK主要应用于LLM的持续预训练阶段。其流程如下：1. 文本分块：将长文本分割成固定长度的块。2. 块随机打乱：随机排列这些块的顺序，形成“绳结”结构。3. 模型训练：使用打乱后的文本训练LLM，目标是让模型学习预测下一个token。通过这种方式，模型被迫学习在长距离依赖中找到相关信息。

关键创新：UtK的关键创新在于其数据增强方式。与传统的长文本建模方法不同，UtK不需要修改模型结构或注意力机制，而是通过一种简单而有效的数据增强方法，让模型自然地学习处理长文本。这种方法不仅提高了模型的性能，还提高了训练效率。

关键设计：UtK的关键设计包括：1. 块大小的选择：块大小需要根据模型的上下文窗口大小进行调整。2. 打乱策略：可以采用不同的打乱策略，例如完全随机打乱或局部打乱。3. 训练目标：仍然采用标准的语言模型训练目标，即预测下一个token。没有引入额外的损失函数或正则化项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UtK在RULER基准测试中取得了显著的性能提升。在128K上下文长度下，7B和72B参数的模型分别达到了75%和84.5%的准确率，显著优于其他长上下文建模策略。这些结果表明，UtK能够有效地提高模型在长文本任务中的性能，并且具有良好的可扩展性。

🎯 应用场景

UtK方法可以广泛应用于需要处理长文本的语言模型中，例如文档摘要、机器翻译、问答系统和代码生成等。通过提高模型处理长文本的能力，可以提升这些应用在处理复杂和上下文依赖性强的任务时的性能。此外，UtK的训练效率优势使其在大规模语言模型的预训练中具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLM) have prioritized expanding the context window from which models can incorporate more information. However, training models to handle long contexts presents significant challenges. These include the scarcity of high-quality natural long-context data, the potential for performance degradation on short-context tasks, and the reduced training efficiency associated with attention mechanisms. In this paper, we introduce Untie the Knots (\textbf{UtK}), a novel data augmentation strategy employed during the continue pre-training phase, designed to efficiently enable LLMs to gain long-context capabilities without the need to modify the existing data mixture. In particular, we chunk the documents, shuffle the chunks, and create a complex and knotted structure of long texts; LLMs are then trained to untie these knots and identify relevant segments within seemingly chaotic token sequences. This approach greatly improves the model's performance by accurately attending to relevant information in long context and the training efficiency is also largely increased. We conduct extensive experiments on models with 7B and 72B parameters, trained on 20 billion tokens, demonstrating that UtK achieves 75\% and 84.5\% accurracy on RULER at 128K context length, significantly outperforming other long context strategies. The trained models will open-source for further research.