Scalable Data Ablation Approximations for Language Models through Modular Training and Merging
作者: Clara Na, Ian Magnusson, Ananya Harsh Jha, Tom Sherborne, Emma Strubell, Jesse Dodge, Pradeep Dasigi
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-10-21
备注: EMNLP 2024. 17 pages
DOI: 10.18653/v1/2024.emnlp-main.1176
💡 一句话要点
提出基于模块化训练和模型合并的可扩展数据消融近似方法，加速LLM数据评估。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据消融 语言模型 模型合并 参数平均 模块化训练
📋 核心要点
- 现有LLM训练中，数据混合对模型性能影响大，但完整训练成本高，难以进行充分的数据消融研究。
- 该论文提出一种通过模块化训练和模型合并来近似数据消融的方法，降低评估数据混合的计算成本。
- 实验表明，在数据子集上训练的模型参数平均后的困惑度，与在该数据子集上完整训练的模型困惑度高度相关。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的训练数据组成对其下游性能有显著影响。然而，彻底的数据消融研究，探索大量候选数据混合通常成本高昂，因为只有在模型训练后才能看到完整效果，这可能导致从业者满足于次优的数据混合。我们提出了一种高效的方法来近似数据消融，该方法在训练语料库的子集上训练单个模型，并在子集的组合评估中重用它们。在持续预训练实验中，我们发现，给定任意评估集，在候选数据集上训练的单个模型的困惑度得分与在不同数据分区上训练的模型的参数平均的困惑度得分密切相关。基于此，我们认为研究人员和从业者可以通过维护一个在大型训练语料库的分区上训练的模型池，并通过评估这些模型的组合的参数平均来评估候选数据混合，从而进行廉价的数据消融模拟。这种方法通过重用先前的训练计算，实现了摊销训练效率的显著提高——仅随新数据线性扩展，从而为通过严格的、增量的数据评估和混合来提高模型性能开辟了新途径。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLM）的训练数据组成对模型性能至关重要，但评估不同数据组合的有效性需要大量的计算资源，因为每次评估都需要从头开始训练模型。现有的数据消融研究成本高昂，限制了对数据混合的探索，导致可能使用次优的数据集。
核心思路：该论文的核心思路是，通过训练多个在数据子集上的模型，然后通过参数平均的方式来近似在完整数据集上训练的模型性能。关键假设是，在数据子集上训练的模型的参数平均，能够有效地模拟在这些子集组合上训练的模型的性能，从而避免了每次评估都需要重新训练模型的开销。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段： 1. 数据划分：将原始训练数据集划分为多个互不重叠的子集（partitions）。 2. 模块化训练：在每个数据子集上独立训练一个模型，得到一个模型池。 3. 模型合并：对于任意的数据子集组合，通过对相应模型的参数进行平均来得到一个合并后的模型。 4. 性能评估：使用验证集评估合并后的模型的性能，例如困惑度。
关键创新：该方法最重要的创新在于，它提出了一种通过参数平均来近似数据消融效果的策略。与传统的需要完整训练不同数据组合的模型相比，该方法通过重用在数据子集上训练的模型，大大降低了计算成本，实现了可扩展的数据消融。
关键设计： * 参数平均策略：论文采用简单的参数平均方法，即对参与合并的模型的参数进行算术平均。更复杂的参数合并策略（如加权平均）可能进一步提升性能，但论文主要关注验证参数平均的可行性。 * 数据子集划分：数据子集的划分方式会影响最终的近似效果。论文中采用随机划分，但也可以考虑使用更智能的划分策略，例如基于数据相似性的划分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过参数平均近似的数据消融效果与实际训练的模型性能高度相关。具体来说，在给定评估集的情况下，在候选数据集上训练的单个模型的困惑度得分，与在不同数据分区上训练的模型的参数平均的困惑度得分密切相关。这意味着可以使用该方法来快速评估不同数据组合的效果，而无需进行昂贵的完整训练。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大型语言模型的训练数据选择和优化。通过高效地评估不同数据组合的效果，可以帮助研究人员和从业者选择更优质的训练数据，从而提升模型性能，并降低训练成本。此外，该方法还可以用于数据增强策略的探索，例如，通过评估不同增强方法的效果，选择最优的增强策略。
📄 摘要（原文）
Training data compositions for Large Language Models (LLMs) can significantly affect their downstream performance. However, a thorough data ablation study exploring large sets of candidate data mixtures is typically prohibitively expensive since the full effect is seen only after training the models; this can lead practitioners to settle for sub-optimal data mixtures. We propose an efficient method for approximating data ablations which trains individual models on subsets of a training corpus and reuses them across evaluations of combinations of subsets. In continued pre-training experiments, we find that, given an arbitrary evaluation set, the perplexity score of a single model trained on a candidate set of data is strongly correlated with perplexity scores of parameter averages of models trained on distinct partitions of that data. From this finding, we posit that researchers and practitioners can conduct inexpensive simulations of data ablations by maintaining a pool of models that were each trained on partitions of a large training corpus, and assessing candidate data mixtures by evaluating parameter averages of combinations of these models. This approach allows for substantial improvements in amortized training efficiency -- scaling only linearly with respect to new data -- by enabling reuse of previous training computation, opening new avenues for improving model performance through rigorous, incremental data assessment and mixing.