R&B: Domain Regrouping and Data Mixture Balancing for Efficient Foundation Model Training

📄 arXiv: 2505.00358v1 📥 PDF

作者: Albert Ge, Tzu-Heng Huang, John Cooper, Avi Trost, Ziyi Chu, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Ziyang Cai, Kendall Park, Nicholas Roberts, Frederic Sala

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-01

💡 一句话要点

提出R&B框架以解决数据混合训练中的效率问题

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

关键词: 数据混合 模型训练 语义相似性 计算效率 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的数据混合方法依赖于预设的数据域，无法充分捕捉语义细节，导致性能未能达到最佳。
  2. R&B框架通过语义相似性重新划分训练数据，并利用域梯度的Gram矩阵优化数据组成，提升了训练效率。
  3. 在五个不同的数据集上，R&B以仅0.01%的额外计算开销，达到了或超过了当前最先进的数据混合策略的性能。

📝 摘要（中文）

数据混合策略在训练语言模型中成功降低了成本，但存在两个主要缺陷：一是依赖于预设的数据域，可能无法捕捉关键的语义细微差别；二是随着域数的增加，计算开销显著增加。为此，本文提出了R&B框架，通过基于语义相似性重新划分训练数据（Regroup），创建更细粒度的域，并通过利用训练过程中获得的域梯度的Gram矩阵高效优化数据组成（Balance）。与以往方法不同，R&B不需要额外的计算来获取评估信息，如损失或梯度。我们在标准正则条件下分析了该技术，并提供了理论见解，证明R&B相较于非自适应混合方法的有效性。实验证明，R&B在五个多样化的数据集上表现出色，额外计算开销仅为0.01%，且性能达到或超过了最先进的数据混合策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有数据混合策略在训练语言模型时的效率问题，尤其是其对预设数据域的依赖和计算开销的增加。

核心思路：R&B框架通过重新划分训练数据以捕捉更细粒度的语义信息，并利用训练过程中获得的域梯度信息来优化数据组成，从而提高训练效率。

技术框架：R&B框架包括两个主要模块：数据重新划分（Regroup）和数据组成优化（Balance）。Regroup模块根据语义相似性对数据进行细分，而Balance模块则通过Gram矩阵来优化数据的组合。

关键创新：R&B的最大创新在于其消除了获取评估信息（如损失或梯度）所需的额外计算，显著提高了训练效率。与以往方法相比，R&B能够在不增加计算负担的情况下提升模型性能。

关键设计：R&B的设计中，Gram矩阵的计算是基于训练过程中动态获得的域梯度，确保了数据组成的自适应性。此外，框架在参数设置上也进行了优化，以适应不同类型的数据集和任务。

📊 实验亮点

在五个多样化的数据集上，R&B框架以仅0.01%的额外计算开销，达到了或超过了当前最先进的数据混合策略的性能，展示了其在效率和效果上的显著优势。

🎯 应用场景

R&B框架具有广泛的应用潜力，尤其在自然语言处理、推理和多模态任务等领域。通过提高训练效率，R&B能够帮助研究人员和工程师在有限的计算资源下，快速迭代和优化模型，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Data mixing strategies have successfully reduced the costs involved in training language models. While promising, such methods suffer from two flaws. First, they rely on predetermined data domains (e.g., data sources, task types), which may fail to capture critical semantic nuances, leaving performance on the table. Second, these methods scale with the number of domains in a computationally prohibitive way. We address these challenges via R&B, a framework that re-partitions training data based on semantic similarity (Regroup) to create finer-grained domains, and efficiently optimizes the data composition (Balance) by leveraging a Gram matrix induced by domain gradients obtained throughout training. Unlike prior works, it removes the need for additional compute to obtain evaluation information such as losses or gradients. We analyze this technique under standard regularity conditions and provide theoretical insights that justify R&B's effectiveness compared to non-adaptive mixing approaches. Empirically, we demonstrate the effectiveness of R&B on five diverse datasets ranging from natural language to reasoning and multimodal tasks. With as little as 0.01% additional compute overhead, R&B matches or exceeds the performance of state-of-the-art data mixing strategies.