ORBIT: Cost-Effective Dataset Curation for Large Language Model Domain Adaptation with an Astronomy Case Study

📄 arXiv: 2412.14436v1 📥 PDF

作者: Eric Modesitt, Ke Yang, Spencer Hulsey, Chengxiang Zhai, Volodymyr Kindratenko

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ORBIT：一种低成本的大语言模型领域自适应数据集构建方法

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

关键词: 领域自适应 大语言模型 数据集构建 天文学 低成本 数据质量 数据过滤

📋 核心要点

  1. 通用大语言模型在专业领域知识方面存在不足，需要高质量的领域特定数据进行训练。
  2. ORBIT方法旨在从嘈杂的网络数据中高效地构建高质量的领域数据集，用于领域自适应训练。
  3. 实验表明，使用ORBIT方法构建的天文学数据集微调LLaMA-3-8B，在天文学基准测试中性能显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ORBIT的低成本方法，用于从嘈杂的网络资源中构建大规模、高质量的领域特定数据集，以训练专业的大语言模型。以天文学为主要案例，该方法将1.3T token的FineWeb-Edu数据集提炼成一个高质量的、10B token的天文学子集。在1B token的天文学子集上微调LLaMA-3-8B，在MMLU天文学基准测试中，性能从69%提高到76%，并在AstroBench（一个天文学专用基准测试）上取得了最佳结果。此外，在1000个天文学特定问题中，GPT-4o评估表明，ORBIT微调后的模型(Orbit-LLaMA)在73%的情况下优于LLaMA-3-8B-base。该方法还验证了ORBIT在法律和医学领域的通用性，与未经过滤的基线相比，数据质量得到了显著提高。ORBIT方法，包括整理的数据集、代码库和生成的模型，均已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用大语言模型在特定领域（如天文学、法律、医学）表现不佳，原因是训练数据中领域知识不足。直接使用网络数据进行训练，数据噪声大，质量难以保证，成本高昂。因此，需要一种高效、低成本的方法来构建高质量的领域特定数据集。

核心思路：ORBIT的核心思路是从大规模的通用网络数据集中，通过一系列过滤和筛选步骤，提取出高质量的领域相关数据。这种方法避免了从头开始收集和标注数据的成本，并能够有效去除噪声，提高数据质量。

技术框架：ORBIT方法包含以下主要阶段：1) 数据源选择：选择包含大量领域相关信息的网络数据集（如FineWeb-Edu）。2) 领域关键词提取：根据领域知识，提取出一系列关键词。3) 数据过滤：使用关键词对原始数据集进行过滤，初步筛选出可能相关的文本。4) 数据质量评估：使用一系列指标（如困惑度、信息密度）评估过滤后的数据质量。5) 数据精炼：根据评估结果，进一步调整过滤策略或使用其他技术（如数据增强）来提高数据质量。

关键创新：ORBIT的关键创新在于其低成本和高效性。它利用现有的网络数据集，通过智能的过滤和评估策略，快速构建高质量的领域特定数据集。与传统的数据收集和标注方法相比，ORBIT大大降低了成本和时间。

关键设计：ORBIT的关键设计包括：1) 关键词的选择：关键词的选择直接影响过滤效果，需要根据领域知识进行精心设计。2) 数据质量评估指标：选择合适的评估指标能够有效识别高质量的数据。3) 迭代优化：ORBIT是一个迭代的过程，需要根据评估结果不断调整过滤策略和参数，以达到最佳效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在天文学领域，使用ORBIT方法构建的数据集微调LLaMA-3-8B后，在MMLU天文学基准测试中，性能从69%提高到76%，并在AstroBench上取得了最佳结果。GPT-4o评估表明，微调后的模型(Orbit-LLaMA)在73%的情况下优于LLaMA-3-8B-base，证明了ORBIT方法的有效性。

🎯 应用场景

ORBIT方法可广泛应用于各种专业领域的大语言模型训练，例如医学、法律、金融、工程等。通过构建高质量的领域数据集，可以显著提升大语言模型在这些领域的专业能力，从而应用于智能问答、文档生成、知识检索等任务，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Recent advances in language modeling demonstrate the need for high-quality domain-specific training data, especially for tasks that require specialized knowledge. General-purpose models, while versatile, often lack the depth needed for expert-level tasks because of limited domain-specific information. Domain adaptation training can enhance these models, but it demands substantial, high-quality data. To address this, we propose ORBIT, a cost-efficient methodology for curating massive, high-quality domain-specific datasets from noisy web sources, tailored for training specialist large language models. Using astronomy as a primary case study, we refined the 1.3T-token FineWeb-Edu dataset into a high-quality, 10B-token subset focused on astronomy. Fine-tuning \textsc{LLaMA-3-8B} on a 1B-token astronomy subset improved performance on the MMLU astronomy benchmark from 69\% to 76\% and achieved top results on AstroBench, an astronomy-specific benchmark. Moreover, our model (Orbit-LLaMA) outperformed \textsc{LLaMA-3-8B-base}, with GPT-4o evaluations preferring it in 73\% of cases across 1000 astronomy-specific questions. Additionally, we validated ORBIT's generalizability by applying it to law and medicine, achieving a significant improvement of data quality compared to an unfiltered baseline. We open-source the ORBIT methodology, including the curated datasets, the codebase, and the resulting model at \href{https://github.com/ModeEric/ORBIT-Llama}{https://github.com/ModeEric/ORBIT-Llama}.