Reframing Data Value for Large Language Models Through the Lens of Plausibility

📄 arXiv: 2409.00284v2 📥 PDF

作者: Mohamad Rida Rammal, Ruida Zhou, Suhas Diggavi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-30 (更新: 2024-10-15)

💡 一句话要点

提出基于数据可信度的LLM数据价值评估方法，无需模型训练。

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

关键词: 数据价值评估 大型语言模型 数据可信度 无监督学习 数据选择

📋 核心要点

  1. 现有数据价值评估方法依赖模型训练，计算成本高昂，且受限于特定技术。
  2. 论文提出基于数据可信度的价值评估方法，若数据易被模型生成，则价值低。
  3. 该方法计算高效，基于第一性原理推导，具有可证明的性质，并在多场景验证。

📝 摘要（中文）

数据价值评估旨在回答“这些数据值多少钱？”这一重要问题。现有的数据价值评估方法主要集中在判别模型上，主要通过数据在训练中的效用来评估其价值。然而，随着对更大规模语言模型的追求，依赖于需要训练的评估方法变得越来越昂贵，并且依赖于特定的技术。我们提出了一种针对语言模型的数据价值问题的新视角，围绕数据的可信度展开。我们认为，如果数据可以被模型本身合理地生成，那么数据的价值就较低。从一些符合我们对有价值数据概念的直观标准出发，我们开发了一种计算上易于处理的价值函数，该函数从第一性原理推导而来，并具有可证明的性质。我们对我们的价值函数进行了理论分析，并在多个场景和数据集上对其进行了评估。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模语言模型（LLM）的数据价值评估问题。现有方法主要依赖于训练模型来评估数据价值，这对于参数量巨大的LLM来说，计算成本非常高昂，并且评估结果依赖于特定的训练技术和模型架构。因此，需要一种无需训练、计算高效的数据价值评估方法。

核心思路：论文的核心思路是基于数据的“可信度”（Plausibility）来评估其价值。如果一个数据样本可以被LLM自身以较高的概率生成，那么这个样本的价值就相对较低，因为它不包含LLM难以学习到的新信息。反之，如果一个数据样本很难被LLM生成，那么它就可能包含有价值的信息，从而具有更高的价值。

技术框架：该方法首先定义了一系列直观的、与有价值数据相关的标准。然后，基于这些标准，论文推导出一个新的价值函数。该价值函数基于LLM生成数据的概率，并设计成计算上易于处理的形式。最后，通过理论分析证明了该价值函数的性质，并在多个数据集上进行了实验验证。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将数据价值评估问题从传统的“训练效用”视角，转变为“数据可信度”视角。这种转变使得数据价值评估不再依赖于昂贵的模型训练过程，从而大大降低了计算成本，并提高了评估效率。此外，该方法还提供了一种新的理解数据价值的思路，即数据价值与模型生成数据的能力密切相关。

关键设计：价值函数的设计是关键。具体来说，价值函数基于LLM生成数据样本的概率，并将其转化为一个价值得分。价值函数需要满足一些关键性质，例如单调性（更有可能的数据价值更低）和可加性（多个数据样本的价值可以累加）。论文中具体价值函数的形式和参数设置未知，需要查阅原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的价值函数在多个数据集上的有效性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要表明该方法在不同场景下均表现良好。实验结果表明，基于数据可信度的价值评估方法能够有效地识别有价值的数据样本，并提升模型性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模语言模型的预训练数据选择、数据增强、以及数据清洗等领域。通过评估数据的价值，可以更有效地利用有限的计算资源，提升模型性能。此外，该方法还可以用于评估不同数据集的质量，从而指导数据集的构建和维护。

📄 摘要（原文）

Data valuation seeks to answer the important question, "How much is this data worth?" Existing data valuation methods have largely focused on discriminative models, primarily examining data value through the lens of its utility in training. However, with the push for ever-larger language models, relying on valuation methods that require training becomes increasingly expensive and dependent on specific techniques. We propose an alternative perspective on the data value problem for language models, centering around the plausibility of the data. We posit that data holds lesser value if it can be plausibly generated by the model itself. Starting from some intuitive criteria that align with our notions of valuable data, we develop a novel value function that is computationally tractable and derived from first principles with provable properties. We conduct a theoretical analysis of our value function and evaluate it across multiple scenarios and datasets.