YuLan-Mini: An Open Data-efficient Language Model
作者: Yiwen Hu, Huatong Song, Jia Deng, Jiapeng Wang, Jie Chen, Kun Zhou, Yutao Zhu, Jinhao Jiang, Zican Dong, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-23 (更新: 2024-12-24)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
YuLan-Mini：一种数据高效的开源语言模型，参数量24.2亿。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 预训练 数据高效 开源模型 自然语言处理
📋 核心要点
- 大规模语言模型预训练面临资源需求巨大和技术流程复杂等挑战。
- YuLan-Mini通过精细的数据管道、稳健的优化方法和有效的退火策略来提升训练效率。
- YuLan-Mini仅使用1.08T tokens训练，性能媲美需要更多数据的行业领先模型。
📝 摘要（中文）
本文详细介绍了YuLan-Mini的技术报告，这是一个具有24.2亿参数的高性能基础模型，在同等参数规模的模型中表现出色。我们的预训练方法侧重于通过三个关键技术贡献来提高训练效率：精细的数据管道，结合了数据清洗和数据调度策略；稳健的优化方法，以减轻训练不稳定性；以及有效的退火方法，其中包含目标数据选择和长上下文训练。值得注意的是，YuLan-Mini在1.08T tokens上训练后，其性能可与需要更多数据的行业领先模型相媲美。为了方便复现，我们发布了每个训练阶段的数据组成完整细节。项目详情请访问：https://github.com/RUC-GSAI/YuLan-Mini。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大规模语言模型（LLM）预训练通常需要巨大的计算资源和海量的数据，这使得许多研究机构和开发者难以负担。因此，如何在有限的数据和资源下，训练出高性能的语言模型是一个重要的研究问题。现有方法在数据利用率、训练稳定性和上下文学习能力方面存在不足。
核心思路：YuLan-Mini的核心思路是通过精心设计的数据管道、稳健的优化方法和有效的退火策略来提高训练效率。具体来说，通过数据清洗和数据调度策略来提升数据质量和利用率，通过稳健的优化方法来缓解训练过程中的不稳定性，并通过目标数据选择和长上下文训练来提升模型的性能。
技术框架：YuLan-Mini的整体训练框架包括三个主要阶段：数据准备阶段、预训练阶段和微调阶段。在数据准备阶段，构建精细的数据管道，包括数据清洗和数据调度策略。在预训练阶段，使用稳健的优化方法进行训练，并采用有效的退火策略。在微调阶段，使用目标任务的数据对模型进行微调。
关键创新：YuLan-Mini的关键创新在于其数据高效的训练方法。与现有方法相比，YuLan-Mini在更少的数据上实现了更高的性能。这主要归功于其精细的数据管道、稳健的优化方法和有效的退火策略。这些技术创新使得YuLan-Mini能够在有限的资源下训练出高性能的语言模型。
关键设计：在数据管道方面，采用了多种数据清洗技术，例如去重、过滤低质量文本等。数据调度策略则根据训练阶段的不同，动态调整不同类型数据的比例。在优化方法方面，采用了一种自适应学习率调整策略，以缓解训练过程中的不稳定性。在退火策略方面，采用了目标数据选择和长上下文训练，以提升模型的性能。具体的参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
YuLan-Mini在1.08T tokens上训练后，其性能可与需要更多数据的行业领先模型相媲美。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了其数据效率方面的优势。该模型在同等参数规模的模型中表现出色，证明了其训练方法的有效性。
🎯 应用场景
YuLan-Mini作为一种数据高效的语言模型，具有广泛的应用前景。它可以应用于自然语言处理的各个领域，例如文本生成、机器翻译、问答系统等。由于其数据高效的特性，YuLan-Mini特别适合于资源受限的场景，例如移动设备和嵌入式系统。此外，YuLan-Mini的开源特性也为研究人员和开发者提供了便利，可以促进语言模型技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Effective pre-training of large language models (LLMs) has been challenging due to the immense resource demands and the complexity of the technical processes involved. This paper presents a detailed technical report on YuLan-Mini, a highly capable base model with 2.42B parameters that achieves top-tier performance among models of similar parameter scale. Our pre-training approach focuses on enhancing training efficacy through three key technical contributions: an elaborate data pipeline combines data cleaning with data schedule strategies, a robust optimization method to mitigate training instability, and an effective annealing approach that incorporates targeted data selection and long context training. Remarkably, YuLan-Mini, trained on 1.08T tokens, achieves performance comparable to industry-leading models that require significantly more data. To facilitate reproduction, we release the full details of the data composition for each training phase. Project details can be accessed at the following link: https://github.com/RUC-GSAI/YuLan-Mini.