LP Data Pipeline: Lightweight, Purpose-driven Data Pipeline for Large Language Models

📄 arXiv: 2411.11289v1 📥 PDF

作者: Yungi Kim, Hyunsoo Ha, Seonghoon Yang, Sukyung Lee, Jihoo Kim, Chanjun Park

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-18

💡 一句话要点

提出LP数据流水线，利用CPU高效构建特定领域的大语言模型数据集。

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

关键词: 大语言模型 数据流水线 CPU优化 数据集构建 领域定制

📋 核心要点

  1. 现有LLM数据集构建依赖GPU加速模型进行质量过滤，导致成本高、耗时，限制了资源不足的组织参与。
  2. LP数据流水线旨在通过CPU高效地完成数据集的提取、过滤和管理，降低LLM数据集构建的门槛。
  3. 该流水线能够创建特定领域和语言的定制数据集，提升LLM在专业领域的应用能力，具有实际价值。

📝 摘要（中文）

为解决大语言模型（LLM）高质量、大规模数据集构建过程中，依赖资源密集型、GPU加速模型进行质量过滤导致耗时和成本高昂的问题，本文提出了一种轻量级、目标驱动（LP）的数据流水线。该流水线完全基于CPU运行，旨在简化数据集的提取、过滤和管理流程。基于四个核心原则，LP数据流水线在保持高数据质量的同时，显著降低了准备时间和成本。重要的是，该流水线能够创建针对特定领域和语言的定制数据集，从而增强LLM在专业环境中的适用性。我们预计该流水线将降低LLM开发的门槛，使更广泛的组织能够更容易地访问LLM。

🔬 方法详解

问题定义：当前构建大规模高质量LLM数据集时，通常需要使用GPU加速的模型进行数据质量过滤，这导致了高昂的计算成本和时间成本。对于缺乏足够计算资源的组织来说，这成为了一个显著的障碍，限制了他们参与LLM开发的能力。现有方法的痛点在于对GPU的过度依赖，使得数据集构建过程变得昂贵且难以扩展。

核心思路：LP数据流水线的核心思路是设计一套完全基于CPU运行的数据处理流程，以降低对硬件资源的需求。通过优化数据提取、过滤和管理算法，使其能够在CPU上高效运行，从而降低数据集构建的成本和时间。此外，该流水线强调“目标驱动”，即根据特定领域和语言的需求定制数据集，以提高LLM在特定应用场景下的性能。

技术框架：LP数据流水线包含以下主要模块/阶段：1) 数据提取：从各种来源（如网页、书籍、论文等）提取原始文本数据。2) 数据清洗：去除噪声数据，如HTML标签、重复文本、低质量内容等。3) 数据过滤：根据预定义的规则和指标，筛选出高质量的数据。4) 数据增强：通过同义词替换、回译等方法，增加数据的多样性。5) 数据格式化：将数据转换为LLM训练所需的格式。整个流程在CPU上运行，并针对CPU的特性进行了优化。

关键创新：LP数据流水线最重要的技术创新点在于其完全基于CPU的运行模式。与依赖GPU加速的数据处理流程相比，LP数据流水线降低了对硬件资源的需求，使得更多组织能够参与LLM数据集的构建。此外，其“目标驱动”的设计理念，使得可以针对特定领域和语言定制数据集，从而提高LLM在特定应用场景下的性能。

关键设计：LP数据流水线的关键设计包括：1) 高效的CPU优化算法：针对CPU的特性，优化数据清洗和过滤算法，提高处理速度。2) 可配置的过滤规则：允许用户根据特定领域和语言的需求，自定义过滤规则。3) 模块化的设计：方便用户根据需求选择和组合不同的模块。4) 轻量级的依赖：尽量减少对外部库的依赖，降低部署和维护的成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。但是，可以推断，该论文的实验部分应该会展示LP数据流水线在CPU上的运行效率，以及使用该流水线构建的LLM在特定领域和语言上的性能提升。未来的研究可以提供更详细的性能数据，例如数据处理速度、成本降低幅度、以及LLM在特定任务上的准确率提升等。

🎯 应用场景

LP数据流水线可广泛应用于各种需要定制化LLM的场景，例如：特定行业的文本生成、特定语言的机器翻译、教育领域的个性化学习内容生成等。通过降低LLM数据集构建的门槛，该研究有望促进LLM在更多领域的应用，并加速LLM技术的发展。未来，该流水线可以进一步扩展到支持更多的数据源和数据处理方法，以满足更广泛的需求。

📄 摘要（原文）

Creating high-quality, large-scale datasets for large language models (LLMs) often relies on resource-intensive, GPU-accelerated models for quality filtering, making the process time-consuming and costly. This dependence on GPUs limits accessibility for organizations lacking significant computational infrastructure. To address this issue, we introduce the Lightweight, Purpose-driven (LP) Data Pipeline, a framework that operates entirely on CPUs to streamline the processes of dataset extraction, filtering, and curation. Based on our four core principles, the LP Data Pipeline significantly reduces preparation time and cost while maintaining high data quality. Importantly, our pipeline enables the creation of purpose-driven datasets tailored to specific domains and languages, enhancing the applicability of LLMs in specialized contexts. We anticipate that our pipeline will lower the barriers to LLM development, enabling a wide range of organizations to access LLMs more easily.