Organize the Web: Constructing Domains Enhances Pre-Training Data Curation
作者: Alexander Wettig, Kyle Lo, Sewon Min, Hannaneh Hajishirzi, Danqi Chen, Luca Soldaini
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-14 (更新: 2025-07-16)
备注: Accepted at ICML 2025. Project page: https://weborganizer.allen.ai
💡 一句话要点
WebOrganizer：通过构建领域增强预训练数据筛选，提升下游任务性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 预训练数据 数据筛选 领域分类 知识蒸馏 语言模型 数据混合 Web数据
📋 核心要点
- 现有预训练模型依赖的大规模Web语料库缺乏结构化组织，难以有效进行数据筛选和内容理解。
- WebOrganizer框架通过构建主题和格式两个维度的领域分类体系，实现对Web数据的结构化组织和自动标注。
- 实验表明，通过领域混合策略，WebOrganizer能够提升下游任务性能，并改进现有的基于质量的数据选择方法。
📝 摘要（中文）
现代语言模型在通过网络爬取获得的大规模非结构化数据集上进行训练，这些数据集包含数万亿个token。这种非结构化的特性使得难以推断其内容并开发系统性的数据筛选方法。本文通过开发内容分类体系并将它们组织成领域，从而解构单体Web语料库。我们提出了WebOrganizer，一个根据主题和格式组织网页的框架。利用这两种互补的领域概念，我们通过将大型语言模型的标注提炼成高效的分类器来自动标注预训练数据。这使我们能够研究如何混合来自不同领域的数据以改进下游任务的模型，并且我们表明可以结合关于有效主题和格式的见解来进一步提高性能。我们证明了我们的领域混合也改进了基于质量选择数据的现有方法。此外，我们研究和比较了基于质量的方法将如何隐式地改变领域混合。总的来说，我们的工作表明，构建和混合领域为基于质量的数据筛选方法提供了有价值的补充，为有效和有见地的预训练数据筛选开辟了新途径。
🔬 方法详解
问题定义：现有预训练语言模型依赖于从网络爬取的庞大但非结构化的数据集。这种非结构化使得理解数据内容、进行有针对性的数据筛选以及优化数据混合策略变得困难。现有方法主要关注基于质量的筛选，但忽略了数据在主题和格式上的多样性，限制了模型性能的进一步提升。
核心思路：本文的核心思路是将Web数据组织成具有明确主题和格式的领域，从而实现对预训练数据的精细化管理和控制。通过构建领域分类体系，可以更好地理解数据的组成，并设计更有效的数据混合策略，从而提升模型在下游任务上的表现。
技术框架：WebOrganizer框架包含以下主要模块：1) 领域定义：定义主题和格式两个维度的领域分类体系。2) 自动标注：利用大型语言模型进行知识蒸馏，训练高效的领域分类器，自动标注Web数据。3) 领域混合：研究不同领域数据的混合策略，优化预训练数据的组成。4) 评估：在下游任务上评估不同领域混合策略的效果。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于领域的数据组织和混合方法，将非结构化的Web数据转化为结构化的领域集合。与传统的基于质量的数据筛选方法相比，WebOrganizer能够更全面地考虑数据的多样性，并根据下游任务的需求进行有针对性的数据混合。
关键设计：在领域定义方面，论文探索了不同的主题和格式分类体系。在自动标注方面，采用了知识蒸馏技术，将大型语言模型的知识迁移到高效的领域分类器中。在领域混合方面，研究了不同的混合比例和策略，并根据下游任务的性能进行优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，WebOrganizer能够有效提升下游任务的性能。通过优化领域混合策略，该方法在多个下游任务上取得了显著的提升，并且优于现有的基于质量的数据选择方法。此外，研究还发现，基于质量的方法会隐式地改变领域混合，这表明领域混合是影响模型性能的重要因素。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大规模预训练模型的构建，通过优化预训练数据的领域组成，提升模型在各种下游任务上的性能。此外，该方法还可以用于构建更具针对性的领域模型，例如针对特定行业或应用的语言模型。该研究为预训练数据的有效管理和利用提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
Modern language models are trained on large, unstructured datasets consisting of trillions of tokens and obtained by crawling the web. The unstructured nature makes it difficult to reason about their contents and develop systematic approaches to data curation. In this paper, we unpack monolithic web corpora by developing taxonomies of their contents and organizing them into domains. We introduce WebOrganizer, a framework for organizing web pages in terms of both their topic and format. Using these two complementary notions of domains, we automatically annotate pre-training data by distilling annotations from a large language model into efficient classifiers. This allows us to study how data from different domains should be mixed to improve models on downstream tasks, and we show that we can combine insights about effective topics and formats to further boost performance. We demonstrate that our domain mixing also improves existing methods that select data based on quality. Furthermore, we study and compare how quality-based methods will implicitly change the domain mixture. Overall, our work demonstrates that constructing and mixing domains provides a valuable complement to quality-based data curation methods, opening new avenues for effective and insightful pre-training data curation.