DIDS: Domain Impact-aware Data Sampling for Large Language Model Training

📄 arXiv: 2504.13227v2 📥 PDF

作者: Weijie Shi, Jipeng Zhang, Yaguang Wu, Jingzhi Fang, Ruiyuan Zhang, Jiajie Xu, Jia Zhu, Hao Chen, Yao Zhao, Sirui Han, Xiaofang Zhou

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-17 (更新: 2025-08-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DIDS：领域感知的数据采样方法，用于提升大语言模型训练效果

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

关键词: 大语言模型 数据采样 领域自适应 Fisher信息矩阵 梯度聚类

📋 核心要点

  1. 现有领域采样策略在多领域LLM训练中存在领域内一致性差和领域影响评估不准的问题。
  2. DIDS通过梯度聚类保证领域内一致性，并利用FIM引导的度量精确评估领域影响。
  3. 实验表明，DIDS在保持训练效率的同时，平均性能提升了3.4%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通常在多领域数据集上进行训练，领域采样策略对模型性能有显著影响，因为不同领域在下游任务中的重要性各不相同。现有的领域级采样策略优化方法难以维持领域内一致性，并且不能准确衡量领域影响。本文提出了领域影响感知的数据采样方法（DIDS）。为了确保领域内一致性，提出了一种梯度聚类算法，该算法基于训练数据的学习效果对其进行分组，并采用代理语言模型和降维来降低计算开销。为了准确衡量领域影响，我们开发了一种Fisher信息矩阵（FIM）引导的度量，该度量量化了特定领域的参数更新如何影响模型在下游任务上的输出分布，并具有理论保证。此外，为了确定最佳采样率，DIDS结合了FIM引导的领域影响评估和指示领域特定潜力的损失学习轨迹，同时考虑了边际收益递减。大量实验表明，DIDS在保持相当的训练效率的同时，实现了平均性能提高3.4%。代码可在https://github.com/shiweijiezero/DIDS 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多领域大语言模型训练中，如何有效进行数据采样以提升模型在下游任务上的性能的问题。现有方法的痛点在于，无法同时保证领域内数据的一致性，也无法准确衡量不同领域数据对模型性能的实际影响，导致采样策略并非最优。

核心思路：论文的核心思路是，通过梯度聚类保证同一领域内数据的学习方向一致，并通过Fisher信息矩阵（FIM）来量化不同领域数据对下游任务的影响。结合领域影响和学习潜力，并考虑边际效益递减，从而确定最优的领域采样比例。

技术框架：DIDS方法主要包含以下几个阶段：1) 梯度聚类：使用代理语言模型计算训练数据的梯度，通过降维和聚类，将学习效果相似的数据归为一组，保证领域内一致性。2) 领域影响评估：利用Fisher信息矩阵（FIM）来衡量领域特定参数更新对下游任务输出分布的影响。3) 采样率优化：结合FIM引导的领域影响评估和损失学习轨迹，确定最优的领域采样比例，同时考虑边际收益递减。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于梯度聚类的领域内一致性保证方法，有效解决了传统方法中领域内数据学习方向不一致的问题。2) 提出了基于Fisher信息矩阵（FIM）的领域影响评估方法，能够更准确地量化不同领域数据对下游任务的贡献。3) 结合领域影响和学习潜力，并考虑边际效益递减，从而确定最优的领域采样比例。

关键设计：梯度聚类中，使用了代理语言模型来降低计算复杂度，并采用降维技术进一步加速聚类过程。FIM的计算利用了下游任务的数据，通过计算参数更新对下游任务输出分布的影响，来量化领域影响。采样率优化过程中，使用了损失学习轨迹来评估领域数据的学习潜力，并引入了边际收益递减的约束，以避免过度采样某些领域的数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DIDS方法在多个数据集上取得了显著的性能提升，平均性能提升了3.4%，同时保持了与现有方法相当的训练效率。这表明DIDS能够有效地平衡不同领域的数据，并提升模型在下游任务上的表现。

🎯 应用场景

DIDS方法可广泛应用于多领域大语言模型的预训练和微调，尤其适用于下游任务对不同领域知识有不同侧重的场景。通过优化数据采样策略，可以提升模型在特定任务上的性能，降低训练成本，并更好地利用多领域数据。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are commonly trained on multi-domain datasets, where domain sampling strategies significantly impact model performance due to varying domain importance across downstream tasks. Existing approaches for optimizing domain-level sampling strategies struggle with maintaining intra-domain consistency and accurately measuring domain impact. In this paper, we present Domain Impact-aware Data Sampling (DIDS). To ensure intra-domain consistency, a gradient clustering algorithm is proposed to group training data based on their learning effects, where a proxy language model and dimensionality reduction are employed to reduce computational overhead. To accurately measure domain impact, we develop a Fisher Information Matrix (FIM) guided metric that quantifies how domain-specific parameter updates affect the model's output distributions on downstream tasks, with theoretical guarantees. Furthermore, to determine optimal sampling ratios, DIDS combines both the FIM-guided domain impact assessment and loss learning trajectories that indicate domain-specific potential, while accounting for diminishing marginal returns. Extensive experiments demonstrate that DIDS achieves 3.4% higher average performance while maintaining comparable training efficiency. The code is available at https://github.com/shiweijiezero/DIDS.