Rethinking Data Mixture for Large Language Models: A Comprehensive Survey and New Perspectives
作者: Yajiao Liu, Congliang Chen, Junchi Yang, Ruoyu Sun
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27
备注: The first version of this paper was submitted to ACL ARR 2025 February Submission
💡 一句话要点
针对大语言模型，提出数据混合方法的全面综述与新视角，优化训练数据配比。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 数据混合 领域自适应 训练策略 优化算法
📋 核心要点
- 现有大语言模型训练中，如何有效混合不同领域的数据以提升性能，同时控制计算资源，是一个关键挑战。
- 该论文对现有数据混合方法进行了细致的分类和梳理，并从优化框架的角度揭示了不同方法间的联系。
- 论文总结了各类数据混合方法的优缺点，并指出了该领域未来研究的关键挑战和潜在方向。
📝 摘要（中文）
使用来自不同领域的数据训练大型语言模型可以提高其在下游任务中的性能。然而，在固定的训练预算下，这些不同领域的采样比例会显著影响模型的性能。如何在有限的计算资源内确定不同数据领域的权重，从而训练出性能最佳的模型？本文对现有的数据混合方法进行了全面的概述。首先，我们对现有方法进行了细粒度的分类，超越了之前的离线和在线分类。离线方法进一步分为基于启发式、基于算法和基于函数拟合的方法。对于在线方法，我们通过与离线方法底层优化框架的联系，将其分为在线最小-最大优化、在线混合律和其他方法。其次，我们总结了离线和在线方法每种类型的公式、代表性算法，并阐明了它们之间的关系和区别。最后，我们讨论了每种方法的优缺点，并强调了数据混合领域中的关键挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型训练中，如何确定不同数据领域的最佳混合比例，以在有限的计算资源下最大化模型性能的问题。现有方法，无论是离线还是在线，都存在各自的局限性，例如离线方法需要预先确定权重，无法适应训练过程中的变化；在线方法可能收敛速度慢，或者难以处理大规模数据。
核心思路：论文的核心思路是对现有数据混合方法进行系统性的分类和分析，并从优化框架的角度理解不同方法之间的联系。通过建立统一的理论框架，可以更好地理解各种方法的优缺点，并为未来的研究提供指导。
技术框架：论文没有提出新的算法，而是对现有方法进行了梳理和分类。其技术框架主要体现在对数据混合方法的分类体系上：首先区分离线和在线方法，然后将离线方法细分为基于启发式、基于算法和基于函数拟合的方法；将在线方法细分为在线最小-最大优化、在线混合律和其他方法。
关键创新：论文的关键创新在于其对数据混合方法的细粒度分类和系统性分析。通过将各种方法置于统一的优化框架下进行理解，揭示了它们之间的内在联系和区别。这种分类方法为研究人员提供了一个更清晰的视角，有助于更好地理解和应用这些方法。
关键设计：论文没有涉及具体的参数设置或网络结构设计，而是侧重于对现有方法的理论分析和分类。其关键设计在于其分类体系，以及对每种方法的优缺点、适用场景和未来挑战的总结。
📊 实验亮点
该论文的主要亮点在于对现有数据混合方法进行了全面的综述和细致的分类，并从优化框架的角度揭示了不同方法之间的联系。虽然论文没有提供具体的实验结果，但其理论分析为未来的研究提供了重要的指导意义，并为选择合适的数据混合方法提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要利用多领域数据训练的大语言模型，例如通用对话系统、多语言翻译模型等。通过选择合适的数据混合方法，可以在有限的计算资源下训练出性能更优的模型，降低训练成本，并提升模型的泛化能力。未来的研究可以基于此框架，开发更高效、更鲁棒的数据混合算法。
📄 摘要（原文）
Training large language models with data collected from various domains can improve their performance on downstream tasks. However, given a fixed training budget, the sampling proportions of these different domains significantly impact the model's performance. How can we determine the domain weights across different data domains to train the best-performing model within constrained computational resources? In this paper, we provide a comprehensive overview of existing data mixture methods. First, we propose a fine-grained categorization of existing methods, extending beyond the previous offline and online classification. Offline methods are further grouped into heuristic-based, algorithm-based, and function fitting-based methods. For online methods, we categorize them into three groups: online min-max optimization, online mixing law, and other approaches by drawing connections with the optimization frameworks underlying offline methods. Second, we summarize the problem formulations, representative algorithms for each subtype of offline and online methods, and clarify the relationships and distinctions among them. Finally, we discuss the advantages and disadvantages of each method and highlight key challenges in the field of data mixture.