Velocitune: A Velocity-based Dynamic Domain Reweighting Method for Continual Pre-training
作者: Zheheng Luo, Xin Zhang, Xiao Liu, Haoling Li, Yeyun Gong, Chen Qi, Peng Cheng
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-21 (更新: 2025-05-20)
备注: Accepted to ACL 2025
💡 一句话要点
Velocitune：一种基于学习速度的动态领域重加权方法，用于持续预训练。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 持续预训练 领域自适应 动态重加权 学习速度 缩放定律
📋 核心要点
- 现有持续预训练方法在处理多领域数据时，缺乏对各领域学习速度差异的动态调整能力，导致训练效率低下。
- Velocitune通过动态评估各领域学习速度，自适应地调整数据比例，加速慢学习领域，抑制快学习领域，实现更高效的训练。
- 实验表明，Velocitune在推理和代码生成任务上均有显著提升，验证了其在领域自适应持续预训练中的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型的训练依赖于多样化的语料库，这些语料库通常由多个领域的数据混合而成。以往的方法通常采用静态比例对不同领域的数据进行采样，或者在训练过程中调整数据比例。然而，很少有方法能够解决领域自适应持续预训练的复杂性。为了填补这一空白，我们提出了Velocitune，一种新颖的框架，它动态地评估学习速度并相应地调整数据比例，倾向于学习较慢的领域，而避开学习较快的领域。Velocitune由一个缩放定律指导，该定律指示每个领域所需的学习目标，并降低相关成本。为了评估Velocitune的有效性，我们使用CodeLlama在一个以推理为中心的数据集上，以及使用Llama3和Mistral在一个专门用于系统命令生成的数据集上进行了实验。Velocitune在数学和代码推理任务以及命令行生成基准测试中都取得了性能提升。进一步的分析表明，推动Velocitune有效性的关键因素包括目标损失预测和数据排序。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决领域自适应持续预训练中，如何有效利用多领域数据的问题。现有方法通常采用静态比例或简单调整数据比例，忽略了不同领域数据学习速度的差异，导致模型在某些领域学习不足，影响整体性能。痛点在于无法根据各领域学习状态动态调整数据比例，导致训练效率低下。
核心思路：Velocitune的核心思路是根据各领域数据的学习速度动态调整其在训练中的比例。具体来说，它会评估每个领域的学习速度，并增加学习较慢的领域的数据比例，同时减少学习较快的领域的数据比例。这种动态调整的目的是使模型在所有领域都能达到期望的学习目标，从而提高整体性能。
技术框架：Velocitune框架主要包含以下几个模块：1) 学习速度评估模块：用于评估每个领域数据的学习速度。2) 数据比例调整模块：根据学习速度评估结果，动态调整每个领域的数据比例。3) 缩放定律指导模块：利用缩放定律为每个领域设定期望的学习目标，并指导数据比例的调整。整体流程是，首先评估各领域学习速度，然后根据缩放定律设定的目标，调整数据比例，最后进行模型训练。
关键创新：Velocitune的关键创新在于其动态调整数据比例的机制，该机制基于对各领域学习速度的评估。与现有方法相比，Velocitune能够更有效地利用多领域数据，提高模型的整体性能。此外，利用缩放定律指导学习目标，降低了调整数据比例的成本。
关键设计：Velocitune的关键设计包括：1) 学习速度的评估方法：具体如何量化学习速度，例如可以使用损失函数的变化率。2) 数据比例的调整策略：如何根据学习速度调整数据比例，例如可以使用一个比例因子。3) 缩放定律的应用方式：如何利用缩放定律设定每个领域的学习目标。这些细节决定了Velocitune的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Velocitune在推理和代码生成任务上取得了显著的性能提升。在数学和代码推理任务中，Velocitune相较于基线模型取得了性能增益。在命令行生成基准测试中，Velocitune也表现出优异的性能。实验结果表明，Velocitune能够有效地提高模型在多领域数据上的学习能力。
🎯 应用场景
Velocitune可应用于各种需要持续预训练的大型语言模型，尤其是在数据来源多样化的场景下，例如金融、医疗、法律等领域。通过动态调整数据比例，可以提高模型在特定领域的性能，并降低训练成本。该方法具有广泛的应用前景，有助于推动人工智能技术在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
It is well-known that a diverse corpus is critical for training large language models, which are typically constructed from a mixture of various domains. In general, previous efforts resort to sampling training data from different domains with static proportions, as well as adjusting data proportions during training. However, few methods have addressed the complexities of domain-adaptive continual pre-training. To fill this gap, we propose Velocitune, a novel framework dynamically assesses learning velocity and adjusts data proportions accordingly, favoring slower-learning domains while shunning faster-learning ones, which is guided by a scaling law to indicate the desired learning goal for each domain with less associated cost. To evaluate the effectiveness of Velocitune, we conduct experiments in a reasoning-focused dataset with CodeLlama, as well as in a corpus specialised for system command generation with Llama3 and Mistral. Velocitune achieves performance gains in both math and code reasoning tasks and command-line generation benchmarks. Further analysis reveals that key factors driving Velocitune's effectiveness include target loss prediction and data ordering.