Quality over Quantity: Boosting Data Efficiency Through Ensembled Multimodal Data Curation

📄 arXiv: 2502.08211v2 📥 PDF

作者: Jinda Xu, Yuhao Song, Daming Wang, Weiwei Zhao, Minghua Chen, Kangliang Chen, Qinya Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-06-12)

期刊: Proceedings of the 2025 AAAI Conference on Artificial Intelligence

DOI: 10.1609/aaai.v39i20.35481

💡 一句话要点

EcoDatum：通过集成多模态数据清洗算子提升数据效率，解决网络爬取数据集的质量问题。

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

关键词: 数据清洗 多模态学习 弱监督学习 数据质量 集成学习

📋 核心要点

  1. 现有启发式数据清洗方法难以捕捉复杂特征，导致偏差并排除相关数据，无法有效处理网络爬取数据集。
  2. EcoDatum 采用弱监督集成框架，整合多种单模态和多模态数据清洗算子，并通过自动优化对数据点进行评分。
  3. EcoDatum 在 DataComp 排行榜上排名第一，平均性能比基线方法提升 28%，显著提高了数据清洗质量和效率。

📝 摘要（中文）

在大数据时代，有效清洗网络爬取数据集对于优化模型性能至关重要。本文针对此类数据集的非结构化和异构性挑战，提出了一种先进的、学习驱动的方法，即集成多模态算子的数据清洗（EcoDatum）。EcoDatum 结合了一种新颖的质量引导的去重方法，以确保平衡的特征分布。它在弱监督集成框架内策略性地整合了各种单模态和多模态数据清洗算子，并利用自动优化来有效地对每个数据点进行评分。EcoDatum 显著提高了数据清洗的质量和效率，优于现有的 SOTA 技术，在 DataComp 排行榜上名列第一，在 38 个不同的评估数据集上的平均性能得分为 0.182，比 DataComp 基线方法提高了 28%，证明了其在提高数据集清洗和模型训练效率方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决网络爬取数据集的质量问题，特别是数据集中存在的噪声、冗余和偏差。现有启发式方法无法充分利用数据中的复杂特征，导致模型训练效果不佳，且容易引入人为偏见。因此，如何高效、自动地清洗和筛选高质量的数据成为关键挑战。

核心思路：EcoDatum 的核心思路是通过集成多种数据清洗算子，并利用弱监督学习框架自动学习每个算子的权重，从而实现对数据质量的精准评估和筛选。这种方法能够充分利用不同模态的信息，并克服单一算子的局限性，从而更有效地去除噪声和冗余，保留高质量的数据。

技术框架：EcoDatum 的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据预处理：对原始数据进行清洗和转换，使其适应后续的算子处理。2) 算子集成：集成多种单模态和多模态数据清洗算子，例如图像清晰度检测、文本情感分析、图像-文本匹配度评估等。3) 弱监督学习：利用少量标注数据或先验知识，训练一个模型来预测每个数据点的质量得分。4) 数据筛选：根据质量得分对数据进行排序和筛选，保留高质量的数据用于模型训练。5) 质量引导的去重：在数据筛选的基础上，进一步去除冗余数据，保证数据集的多样性和代表性。

关键创新：EcoDatum 的关键创新在于其集成了多种数据清洗算子，并利用弱监督学习框架自动学习每个算子的权重。这种方法能够充分利用不同模态的信息，并克服单一算子的局限性，从而更有效地去除噪声和冗余，保留高质量的数据。此外，EcoDatum 还提出了一种新颖的质量引导的去重方法，进一步提高了数据集的质量和多样性。

关键设计：EcoDatum 的关键设计包括：1) 算子选择：选择具有互补性的单模态和多模态算子，以覆盖不同的数据质量维度。2) 弱监督学习模型：使用合适的弱监督学习模型，例如逻辑回归或神经网络，来预测数据点的质量得分。3) 损失函数设计：设计合适的损失函数，以鼓励模型学习到准确的质量评估能力。4) 去重策略：设计有效的去重策略，例如基于相似度的聚类或基于质量得分的筛选，以去除冗余数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EcoDatum 在 DataComp 排行榜上排名第一，在 38 个不同的评估数据集上的平均性能得分为 0.182，比 DataComp 基线方法提高了 28%。实验结果表明，EcoDatum 能够显著提高数据集的质量和效率，并优于现有的 SOTA 技术。

🎯 应用场景

EcoDatum 可广泛应用于各种需要大规模数据训练的机器学习任务中，例如图像识别、自然语言处理、语音识别等。通过提高数据集的质量和效率，EcoDatum 可以显著降低模型训练的成本，并提高模型的性能。该研究对于推动人工智能技术的发展具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In an era overwhelmed by vast amounts of data, the effective curation of web-crawl datasets is essential for optimizing model performance. This paper tackles the challenges associated with the unstructured and heterogeneous nature of such datasets. Traditional heuristic curation methods often inadequately capture complex features, resulting in biases and the exclusion of relevant data. We introduce an advanced, learning-driven approach, Ensemble Curation Of DAta ThroUgh Multimodal Operators (EcoDatum), incorporating a novel quality-guided deduplication method to ensure balanced feature distributions. EcoDatum strategically integrates various unimodal and multimodal data curation operators within a weak supervision ensemble framework, utilizing automated optimization to score each data point effectively. EcoDatum, which significantly improves the data curation quality and efficiency, outperforms existing state-of-the-art (SOTA) techniques, ranked 1st on the DataComp leaderboard, with an average performance score of 0.182 across 38 diverse evaluation datasets. This represents a 28% improvement over the DataComp baseline method, demonstrating its effectiveness in improving dataset curation and model training efficiency.