Towards Data-Efficient Language Models: A Child-Inspired Approach to Language Learning

📄 arXiv: 2503.04611v1 📥 PDF

作者: Mohammad Amin Ghanizadeh, Mohammad Javad Dousti

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-06

备注: 5 pages

💡 一句话要点

提出一种受儿童语言学习启发的数据高效语言模型训练方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据高效学习 语言模型 儿童语言学习 课程学习 BabyLM Challenge

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型依赖海量数据，但人类儿童在少量数据下也能掌握语言，存在数据效率差距。
  2. 论文提出受儿童语言学习启发的训练方法，包括精选数据集、缩减词汇量和课程学习。
  3. 实验表明，该方法在特定基准测试中可匹配或超越基线，且加入通用数据集反而降低性能。

📝 摘要（中文）

本文阐述了BabyLM Challenge中采用的方法，该方法使用多种技术训练语言模型(LMs)，与传统的大型语言模型(LLMs)相比，所需数据量显著减少，并且其灵感来源于人类儿童的学习方式。尽管人类儿童接触到的语言输入远少于LLM，但他们仍然获得了卓越的语言理解和生成能力。为此，我们开发了一个在包含1000万单词的精选数据集上训练的模型，该数据集主要来自儿童导向的文本记录。2024年BabyLM Challenge的初始数据集1000万个单词被过滤到850万个。接下来，它补充了从TVR数据集中随机选择的150万个单词的电视对话子集。后一个数据集确保了与儿童类似，该模型也通过媒体接触语言。此外，我们将词汇量减少到32,000个token，使其与儿童在语言习得早期阶段的有限词汇量保持一致。我们使用课程学习，并且能够在某些基准测试中与基线相匹配，同时在其他基准测试中超过基线。此外，加入常见的LLM训练数据集，如MADLAD-400，会降低性能。这些发现强调了数据集选择、词汇缩放和课程学习在创建更数据高效的语言模型（更好地模仿人类学习过程）中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型训练所需数据量过大的问题。现有方法依赖于海量数据，计算成本高昂，且与人类儿童的学习方式存在显著差异，儿童能在少量数据下有效学习语言。

核心思路：论文的核心思路是模仿儿童的语言学习过程，通过精选数据集、限制词汇量和采用课程学习等策略，提高语言模型的数据效率。这样设计的目的是使模型更专注于学习语言的基本结构和模式，避免被无关信息干扰。

技术框架：整体框架包括数据预处理、模型训练和评估三个阶段。数据预处理阶段包括数据集过滤和词汇表构建。模型训练阶段采用标准的Transformer架构，并使用课程学习策略。评估阶段使用BabyLM Challenge提供的基准测试。

关键创新：论文的关键创新在于将儿童语言学习的特点融入到语言模型的训练过程中。具体来说，包括：1) 使用儿童导向的文本数据；2) 限制词汇量，使其与儿童早期语言习得阶段的词汇量相匹配；3) 采用课程学习，从简单到复杂地训练模型。

关键设计：数据集方面，论文使用了过滤后的BabyLM Challenge数据集（8.5M单词）和TVR数据集的子集（1.5M单词）。词汇表大小被限制为32,000个token。课程学习的具体策略未知，但推测是从简单句子到复杂句子的顺序进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，在特定BabyLM Challenge基准测试中，该方法训练的模型能够匹配甚至超越基线模型。更重要的是，研究发现加入通用大型数据集（如MADLAD-400）反而会降低模型性能，这突显了数据集选择的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于资源受限场景下的语言模型训练，例如在低算力设备上部署语言模型，或针对特定领域构建小规模、高效的语言模型。此外，该方法有助于理解人类语言学习机制，并为开发更智能、更人性化的AI系统提供借鉴。

📄 摘要（原文）

In this work, we explain our approach employed in the BabyLM Challenge, which uses various methods of training language models (LMs) with significantly less data compared to traditional large language models (LLMs) and are inspired by how human children learn. While a human child is exposed to far less linguistic input than an LLM, they still achieve remarkable language understanding and generation abilities. To this end, we develop a model trained on a curated dataset consisting of 10 million words, primarily sourced from child-directed transcripts. The 2024 BabyLM Challenge initial dataset of 10M words is filtered to 8.5M. Next, it is supplemented with a randomly selected subset of TVR dataset consisting of 1.5M words of television dialogues. The latter dataset ensures that similar to children, the model is also exposed to language through media. Furthermore, we reduce the vocabulary size to 32,000 tokens, aligning it with the limited vocabulary of children in the early stages of language acquisition. We use curriculum learning and is able to match the baseline on certain benchmarks while surpassing the baseline on others. Additionally, incorporating common LLM training datasets, such as MADLAD-400, degrades performance. These findings underscore the importance of dataset selection, vocabulary scaling, and curriculum learning in creating more data-efficient language models that better mimic human learning processes.