A Little Help Goes a Long Way: Efficient LLM Training by Leveraging Small LMs

📄 arXiv: 2410.18779v1 📥 PDF

作者: Ankit Singh Rawat, Veeranjaneyulu Sadhanala, Afshin Rostamizadeh, Ayan Chakrabarti, Wittawat Jitkrittum, Vladimir Feinberg, Seungyeon Kim, Hrayr Harutyunyan, Nikunj Saunshi, Zachary Nado, Rakesh Shivanna, Sashank J. Reddi, Aditya Krishna Menon, Rohan Anil, Sanjiv Kumar

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-10-24

💡 一句话要点

利用小模型辅助，提升大语言模型预训练效率与质量

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

关键词: 大语言模型 预训练 知识迁移 软标签 样本选择 小模型辅助 高效训练

📋 核心要点

  1. 大语言模型预训练成本高昂，传统方法效率低下，难以快速迭代。
  2. 利用小模型提供软标签和选择关键样本，实现知识迁移和数据优先级排序。
  3. 实验表明，该方法能有效减少LLM训练时间，并提升模型整体质量。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）开发的主要挑战是其高昂的预训练成本。通常，这种预训练涉及在一个大型语料库上优化自监督目标（例如，下一个token预测）。本文探索了一种有前景的范例，通过适当地利用小语言模型（SLM）来提高LLM预训练的效率和质量。具体而言，该范例依赖于SLM来（1）提供软标签作为额外的训练监督，以及（2）选择一小部分有价值的（“信息丰富”和“困难”）训练样本。总而言之，这使得SLM的预测分布能够有效地转移到LLM，同时优先考虑训练数据分布的特定区域。经验表明，与标准训练相比，这减少了LLM的训练时间，同时提高了整体质量。理论上，我们开发了一个统计框架，以系统地研究SLM在实现高质量LLM高效训练中的效用。我们的框架特别描述了SLM看似低质量的监督如何增强更强大的LLM的训练。此外，它还强调了自适应利用这种监督的必要性，通过平衡SLM提供的软标签引入的偏差和方差。我们通过使用一个15亿参数的小模型在Pile数据集上改进一个28亿参数的LLM的预训练来证实我们的理论框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）预训练成本高昂的问题。现有方法通常需要大量的计算资源和时间，并且难以有效地利用训练数据中的信息。现有的预训练方法没有充分利用小模型所包含的知识，导致训练效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用小语言模型（SLM）辅助LLM的预训练过程。SLM通过提供软标签和选择有价值的训练样本，将自身的知识迁移到LLM，并引导LLM关注更重要的训练数据区域。这种方法旨在提高LLM的训练效率和最终性能。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) SLM辅助的软标签生成：使用SLM对训练数据进行预测，生成软标签，作为LLM训练的额外监督信号。2) 基于SLM选择的关键样本训练：SLM评估每个训练样本的信息量和难度，选择一小部分“信息丰富”和“困难”的样本，用于LLM的训练。LLM在这些样本上进行训练，以更有效地学习知识。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用SLM的预测分布来指导LLM的训练。与传统的硬标签训练相比，软标签提供了更丰富的监督信息，有助于LLM更好地学习知识。此外，通过选择关键样本，可以使LLM更有效地利用训练数据，减少训练时间和计算资源。

关键设计：论文设计了基于SLM的软标签生成方法，具体实现方式未知。同时，论文设计了关键样本选择策略，具体实现方式未知。损失函数的设计需要平衡SLM提供的软标签引入的偏差和方差，具体实现方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的有效性，使用一个15亿参数的小模型在Pile数据集上改进了一个28亿参数的LLM的预训练。实验结果表明，与标准训练相比，该方法能够减少LLM的训练时间，并提高模型的整体质量。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要预训练大语言模型的场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。通过降低预训练成本，可以加速LLM的开发和部署，并促进LLM在更多领域的应用。该方法还有潜力应用于其他模型的训练，例如视觉模型和多模态模型。

📄 摘要（原文）

A primary challenge in large language model (LLM) development is their onerous pre-training cost. Typically, such pre-training involves optimizing a self-supervised objective (such as next-token prediction) over a large corpus. This paper explores a promising paradigm to improve LLM pre-training efficiency and quality by suitably leveraging a small language model (SLM). In particular, this paradigm relies on an SLM to both (1) provide soft labels as additional training supervision, and (2) select a small subset of valuable ("informative" and "hard") training examples. Put together, this enables an effective transfer of the SLM's predictive distribution to the LLM, while prioritizing specific regions of the training data distribution. Empirically, this leads to reduced LLM training time compared to standard training, while improving the overall quality. Theoretically, we develop a statistical framework to systematically study the utility of SLMs in enabling efficient training of high-quality LLMs. In particular, our framework characterizes how the SLM's seemingly low-quality supervision can enhance the training of a much more capable LLM. Furthermore, it also highlights the need for an adaptive utilization of such supervision, by striking a balance between the bias and variance introduced by the SLM-provided soft labels. We corroborate our theoretical framework by improving the pre-training of an LLM with 2.8B parameters by utilizing a smaller LM with 1.5B parameters on the Pile dataset.