Mixtera: A Data Plane for Foundation Model Training
作者: Maximilian Böther, Xiaozhe Yao, Tolga Kerimoglu, Dan Graur, Viktor Gsteiger, Ana Klimovic
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DB
发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-04-03)
备注: under submission
💡 一句话要点
Mixtera：用于大模型训练的数据平面，支持声明式数据混合与动态调整。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据平面 大模型训练 数据混合 声明式查询 自适应数据优化
📋 核心要点
- 大规模模型训练的数据管理面临挑战，手动管理海量数据样本耗时且容易出错，影响模型精度。
- Mixtera通过声明式数据混合，允许用户指定数据样本、比例和顺序，实现灵活的数据控制。
- 实验表明Mixtera具有良好的可扩展性，支持最新的数据混合策略，并能提升模型训练效果。
📝 摘要（中文）
本文提出Mixtera，一个用于大模型训练的数据平面，旨在解决手动管理大规模训练数据样本的繁琐和易错问题。Mixtera允许用户声明式地指定训练中使用的数据样本、比例和顺序。它是一个集中式的只读层，部署在现有训练数据集合之上，并支持声明式查询。Mixtera独立于文件系统结构运行，支持跨任意属性（例如，语言、源数据集）的数据混合，并能根据模型反馈动态调整混合比例。实验结果表明，Mixtera的实现不会成为训练瓶颈，并且可以扩展到256个GH200超级芯片。通过在系统中实现自适应数据优化（ADO）算法并评估其性能影响，验证了Mixtera对最新混合策略的支持。此外，还探讨了数据混合在视觉-语言模型中的作用。
🔬 方法详解
问题定义：当前大模型训练依赖于海量数据，手动管理这些数据（例如，选择哪些数据、以什么比例使用、以什么顺序训练）变得异常复杂且容易出错。现有的文件系统结构和数据访问方式难以支持灵活的数据混合策略，并且难以根据模型训练的反馈动态调整数据混合比例。这限制了研究人员探索更有效的数据使用方法，并可能导致模型性能下降。
核心思路：Mixtera的核心思路是构建一个集中式的、声明式的数据平面，将数据管理从底层的文件系统解耦出来。用户可以通过声明式的查询语言指定数据混合策略，而Mixtera负责高效地从底层数据存储中检索数据，并以指定的顺序提供给训练任务。这种方式简化了数据管理，并允许用户灵活地调整数据混合策略。
技术框架：Mixtera的整体架构包含以下几个主要组件：1) 数据存储接口：用于访问底层的训练数据集合。2) 查询引擎：负责解析用户声明式的查询，并生成高效的数据访问计划。3) 数据混合器：根据查询引擎生成的计划，从数据存储中检索数据，并按照指定的比例和顺序进行混合。4) 数据管道：将混合后的数据提供给训练任务。Mixtera作为一个只读层，部署在现有的训练数据集合之上，不修改原始数据。
关键创新：Mixtera的关键创新在于其声明式的数据混合方法和集中式的架构。与传统的手动数据管理方式相比，Mixtera简化了数据管理流程，并允许用户灵活地调整数据混合策略。此外，Mixtera的集中式架构使其能够更好地支持动态数据混合，即根据模型训练的反馈实时调整数据混合比例。
关键设计：Mixtera的设计考虑了以下几个关键因素：1) 可扩展性：Mixtera需要能够处理大规模的训练数据集合，并支持大规模的并行训练。2) 高效性：Mixtera需要能够高效地从底层数据存储中检索数据，并以指定的顺序提供给训练任务。3) 灵活性：Mixtera需要能够支持各种不同的数据混合策略，并允许用户根据模型训练的反馈动态调整数据混合比例。Mixtera通过使用高效的索引结构、优化的数据访问计划和并行的数据处理技术来实现这些目标。具体的技术细节（例如，索引结构、数据访问计划优化算法）在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Mixtera能够扩展到256个GH200超级芯片，并且不会成为训练瓶颈。通过在Mixtera中实现自适应数据优化（ADO）算法，验证了其对最新数据混合策略的支持。实验还探索了数据混合在视觉-语言模型中的作用，表明Mixtera可以帮助提升视觉-语言模型的性能。具体的性能提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
Mixtera可广泛应用于大规模机器学习模型的训练，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。它能够帮助研究人员更有效地利用训练数据，探索更优的数据混合策略，从而提升模型性能。此外，Mixtera还可以用于构建更加公平和鲁棒的模型，例如，通过调整不同类别数据的比例来缓解数据偏差问题。
📄 摘要（原文）
State-of-the-art large language and vision models are trained over trillions of tokens that are aggregated from a large variety of sources. As training data collections grow, manually managing the samples becomes time-consuming, tedious, and prone to errors. Yet recent research shows that the data mixture and the order in which samples are visited during training can significantly influence model accuracy. We build and present Mixtera, a data plane for foundation model training that enables users to declaratively express which data samples should be used in which proportion and in which order during training. Mixtera is a centralized, read-only layer that is deployed on top of existing training data collections and can be declaratively queried. It operates independently of the filesystem structure and supports mixtures across arbitrary properties (e.g., language, source dataset) as well as dynamic adjustment of the mixture based on model feedback. We experimentally evaluate Mixtera and show that our implementation does not bottleneck training and scales to 256 GH200 superchips. We demonstrate how Mixtera supports recent advancements in mixing strategies by implementing the proposed Adaptive Data Optimization (ADO) algorithm in the system and evaluating its performance impact. We also explore the role of mixtures for vision-language models.