DataMan：提升大语言模型预训练效率的数据管理器
aixiv专栏持续报道全球顶尖ai研究成果。本文介绍由浙江大学和阿里巴巴千问团队合作完成的一项研究，该研究针对大语言模型(llms)预训练数据选择问题，提出了一种名为dataman的数据管理器，用于提升模型训练效率。
在模型规模不断增长的背景下，预训练数据质量至关重要。然而，现有方法往往依赖经验和直觉，缺乏系统性指导。DataMan通过逆向思维，即分析模型对不同数据质量的反应，来建立一套全面的数据质量评估标准。
一、基于逆向思维的质量标准构建
DataMan的研究人员采用四步法构建质量标准：
分析困惑度异常： 利用超级LLM分析预训练数据中困惑度（PPL）极高和极低的文本，找出影响模型性能的关键文本特征。迭代提炼标准： 基于步骤1的分析，迭代提炼出13个关键的文本质量标准，涵盖准确性、连贯性、语言风格、知识新颖性、主题聚焦等多个方面。构建综合评分体系： 除了13个标准外，还构建了一个综合“总体评分”，更全面地评估文本质量。验证标准有效性： 将超级LLM的评分与人工评分进行对比，验证标准的有效性，结果显示一致性超过95%。
二、DataMan数据管理流程
DataMan是一个集数据标注、模型微调和数据采样于一体的数据管理器：
数据标注： 对SlimPajama语料库进行标注，为每个文档打上14个质量评分和15个应用领域的标签。模型微调： 使用Qwen2-1.5B作为基础模型，通过文本生成损失进行微调，使DataMan能够自动评分和识别领域。数据采样： 基于DataMan的评分和领域识别结果，采用top-k采样等策略，选择最优的数据子集进行模型训练。
三、实验结果与分析
研究人员使用DataPajama (447B tokens)语料库进行实验，对比了DataMan与其他数据选择方法的性能：
DataMan显著提升模型性能： 在语言建模、任务泛化和指令遵循等方面，使用DataMan选择的数据训练的模型均优于基线模型，指令遵循任务的胜率高达78.5%。有效进行领域数据混合： DataMan的领域识别能力可以有效地进行领域数据混合，进一步提升模型在特定领域的性能。数据量与性能正相关： 使用更大规模的数据集(60B tokens)进行训练，模型性能进一步提升。PPL与ICL性能的错位分析： 研究分析了困惑度(PPL)与上下文学习(ICL)性能之间的关系，发现域不匹配和ICL任务复杂性是造成错位的主要原因。
论文信息：
论文标题：DataMan: Data Manager for Pre-training Large Language Models作者单位：浙江大学 & 阿里巴巴论文链接：https://www.php.cn/link/5424eee00c1ab222f20cea406d120812 (链接可能需要更新为实际链接)
DataMan为大语言模型的预训练数据选择提供了一种新的思路和方法，其在提升模型性能和效率方面具有显著的潜力。
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