Estimating the Effects of Sample Training Orders for Large Language Models without Retraining

📄 arXiv: 2505.22042v1 📥 PDF

作者: Hao Yang, Haoxuan Li, Mengyue Yang, Xu Chen, Mingming Gong

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-28

💡 一句话要点

提出一种免重训练框架，用于评估大语言模型训练样本顺序的影响

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 训练样本顺序 免重训练 泰勒展开 随机投影

📋 核心要点

  1. 传统评估训练样本顺序影响的方法需要多次重训练LLM，计算成本巨大，限制了研究的深入。
  2. 该论文提出免重训练框架，通过泰勒展开近似Adam优化器更新，并用随机投影存储中间状态，高效估计不同样本顺序的模型参数。
  3. 实验验证了框架的有效性，并将其应用于优化LLM训练课程和分析LLM的记忆与泛化能力，展现了其应用潜力。

📝 摘要（中文）

训练样本的顺序在大语言模型（LLM）中起着至关重要的作用，它会显著影响模型的外部性能和内部学习动态。传统的研究方法通常需要使用不同的样本顺序重新训练模型，这对于LLM来说在计算上是不可行的。本文通过设计一个免重训练框架改进了传统方法。通过使用一阶和二阶泰勒展开来近似Adam优化器的更新，并利用随机投影方法来存储中间检查点，我们的框架可以有效地估计任意训练样本顺序的模型参数。接下来，我们将我们的框架应用于两个下游研究问题：（1）LLM的训练课程设计——我们基于我们的免重训练框架提出了一种新颖的课程学习策略，该策略通过估计的模型性能来增强课程建议，从而实现更明智的样本调度。（2）LLM的记忆和泛化效果分析——我们使用我们的免重训练框架来估计训练样本的位置如何影响LLM的记忆和泛化能力。我们进行了广泛的实验，以验证我们的免重训练框架在重现真实模型性能方面的有效性，并进一步证明了其在优化LLM训练课程以及分析LLM的记忆和泛化效果方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）训练过程中，评估不同训练样本顺序对模型性能影响的问题。现有方法主要依赖于多次重训练模型，这对于参数量巨大的LLM来说，计算成本高昂，难以实现。因此，如何高效地评估不同训练样本顺序的影响，成为了一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是避免对LLM进行多次完整重训练。通过数学近似，将Adam优化器的更新过程用一阶和二阶泰勒展开进行近似。这样，在已知模型初始状态和优化器状态的情况下，可以通过计算近似的参数更新来估计模型在不同训练样本顺序下的状态，而无需实际进行训练。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1. 初始化：加载预训练的LLM模型和Adam优化器的状态。2. 前向传播与梯度计算：对一批训练数据进行前向传播，计算损失函数和梯度。3. 泰勒展开近似：使用一阶和二阶泰勒展开来近似Adam优化器的参数更新。4. 随机投影存储：使用随机投影方法压缩并存储中间检查点，减少存储空间需求。5. 样本顺序重排与参数估计：根据新的样本顺序，利用存储的中间检查点和泰勒展开近似，估计模型参数。6. 性能评估：使用估计的模型参数在验证集上评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于免重训练的参数估计方法。与传统方法需要完整重训练不同，该方法通过泰勒展开近似和随机投影存储，实现了对不同训练样本顺序下模型参数的快速估计。这极大地降低了计算成本，使得研究LLM训练样本顺序的影响成为可能。

关键设计：关键设计包括：1. 泰勒展开的阶数选择：论文选择了使用一阶和二阶泰勒展开，在计算复杂度和精度之间取得了平衡。2. 随机投影的维度：随机投影的维度需要仔细选择，以保证在压缩中间检查点的同时，尽可能保留足够的信息。3. Adam优化器的近似：论文针对Adam优化器的特性，设计了专门的近似方法，提高了参数估计的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该免重训练框架能够有效地重现真实模型性能，与实际重训练的模型性能差距较小。该框架被成功应用于LLM训练课程设计，并能有效分析训练样本位置对LLM记忆和泛化能力的影响。该方法显著降低了评估不同训练样本顺序影响的计算成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的训练优化，例如，通过设计更有效的训练课程，提升模型的性能和泛化能力。此外，该方法还可以用于分析LLM的记忆机制和泛化能力，帮助我们更好地理解LLM的内部工作原理，并指导模型的设计和改进。该技术还可能扩展到其他深度学习模型的训练优化中。

📄 摘要（原文）

The order of training samples plays a crucial role in large language models (LLMs), significantly impacting both their external performance and internal learning dynamics. Traditional methods for investigating this effect generally require retraining the model with various sample orders, which is computationally infeasible for LLMs. In this work, we improve traditional methods by designing a retraining-free framework. By approximating Adam optimizer updates with first- and second-order Taylor expansions and utilizing random projection methods to store intermediate checkpoints, our framework can efficiently estimate model parameters for arbitrary training sample orders. Next, we apply our framework to two downstream research problems: (1) Training curriculum design for LLMs -- we base our retraining-free framework to propose a novel curriculum learning strategy that augments curriculum proposals with estimated model performances, enabling more informed sample scheduling. (2) LLMs' memorization and generalization effect analysis -- we use our retraining-free framework to estimate how the positions of training samples influence LLMs' capacity for memorization and generalization. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness of our retraining-free framework in reproducing the true model performances, and further demonstrate its potential in optimizing LLM training curricula and analyzing the memorization and generalization effects of LLMs.