陳丹琦團(tuán)隊(duì)又帶著他們的降本大法來了——

數(shù)據(jù)砍掉三分之一，大模型性能卻完全不減。

他們引入了元數(shù)據(jù)，加速了大模型預(yù)訓(xùn)練的同時，也不增加單獨(dú)的計(jì)算開銷。

在不同模型規(guī)模（600M - 8B）和訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源的情況下，均能實(shí)現(xiàn)性能方面的提升。

雖然之前元數(shù)據(jù)談過很多，但一作高天宇表示，他們是第一個展示它如何影響下游性能，以及具體如何實(shí)踐以確保推理中具備普遍實(shí)用性。

來看看具體是如何做到的吧？

元數(shù)據(jù)加速大模型預(yù)訓(xùn)練

語言模型預(yù)訓(xùn)練語料庫中存在著風(fēng)格、領(lǐng)域和質(zhì)量水平的巨大差異，這對于開發(fā)通用模型能力至關(guān)重要，但是高效地學(xué)習(xí)和部署這些異構(gòu)數(shù)據(jù)源中每一種數(shù)據(jù)源的正確行為卻極具挑戰(zhàn)性。

在這一背景下，他們提出了一種新的預(yù)訓(xùn)練方法，稱為元數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)然后冷卻（MeCo，Metadata Conditioning then Cooldown）。

具體包括兩個訓(xùn)練階段。

預(yù)訓(xùn)練階段（90%），將元數(shù)據(jù)（如文檔 URL 的絕對域名c）與文檔拼接（如 “URL: en.wikipedia.org\n\n [document]”）進(jìn)行訓(xùn)練。

（例如，如果文檔的 URL 是 https://en.wikipedia.org/wiki/Bill Gates，那么文檔 URL 的絕對域名c就是 en.wikipedia.org；這種 URL 信息在許多預(yù)訓(xùn)練語料庫中都很容易獲得，它們大多來自 CommonCrawl2（一個開放的網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)存儲庫））
當(dāng)使用其他類型的元數(shù)據(jù)時，URL 應(yīng)替換為相應(yīng)的元數(shù)據(jù)名稱。

他們只計(jì)算文檔標(biāo)記的交叉熵?fù)p失，而不考慮模板或元數(shù)據(jù)中的標(biāo)記，因?yàn)樵诔醪綄?shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，對這些標(biāo)記進(jìn)行訓(xùn)練會略微損害下游性能。

最后10%的訓(xùn)練步驟為冷卻階段，使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，繼承元數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)階段的學(xué)習(xí)率和優(yōu)化器狀態(tài)，即從上一階段的最后一個檢查點(diǎn)初始化學(xué)習(xí)率、模型參數(shù)和優(yōu)化器狀態(tài)，并繼續(xù)根據(jù)計(jì)劃調(diào)整學(xué)習(xí)率：

1）禁用跨文檔Attention，這既加快了訓(xùn)練速度（1.6B 模型的訓(xùn)練速度提高了 25%），又提高了下游性能。

2）當(dāng)將多個文檔打包成一個序列時，我們確保每個序列從一個新文檔開始，而不是從一個文檔的中間開始—當(dāng)將文檔打包成固定長度時，這可能會導(dǎo)致一些數(shù)據(jù)被丟棄，但事實(shí)證明這有利于提高下游性能。

本次實(shí)驗(yàn)使用了Llama Transformer架構(gòu)和Llama-3 tokenizer。我們使用四種不同的模型大小進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)：600M、1.6B、3B 和 8B，以及相關(guān)優(yōu)化設(shè)置。

結(jié)果顯示，MeCo 的表現(xiàn)明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)預(yù)訓(xùn)練，其平均性能與 240B 標(biāo)記的基線相當(dāng)，而使用的數(shù)據(jù)卻減少了 33%。

最后總結(jié)，他們主要完成了這三項(xiàng)貢獻(xiàn)。

1、 MeCo 大幅加快了預(yù)訓(xùn)練。

實(shí)驗(yàn)證明，MeCo 使一個 1.6B 的模型在少用 33% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，達(dá)到了與標(biāo)準(zhǔn)預(yù)訓(xùn)練模型相同的平均下游性能。在不同的模型規(guī)模（600M、1.6B、3B 和 8B）和數(shù)據(jù)源（C4、RefinedWeb 和 DCLM）下，MeCo 顯示出一致的收益。

2、MeCo 開啟了引導(dǎo)語言模型的新方法。

例如，使用factquizmaster.com（非真實(shí)URL）可以提高常識性任務(wù)的性能（例如，在零次常識性問題解答中絕對提高了6%），而使用wikipedia.org與標(biāo)準(zhǔn)的無條件推理相比，毒性生成的可能性降低了數(shù)倍。

3、消解了 MeCo 的設(shè)計(jì)選擇，并證明 MeCo 與不同類型的元數(shù)據(jù)兼容。

使用散列 URL 和模型生成的主題進(jìn)行的分析表明，元數(shù)據(jù)的主要作用是按來源將文檔歸類。因此，即使沒有URL，MeCo 也能有效地整合不同類型的元數(shù)據(jù)，包括更精細(xì)的選項(xiàng)。

陳丹琦團(tuán)隊(duì)

論文作者來自普林斯頓NLP小組（隸屬于普林斯頓語言與智能PLI）博士生高天宇、Alexander Wettig、Luxi He、YiHe Dong、Sadhika Malladi以及陳丹琦。

一作高天宇，本科畢業(yè)于清華，是2019年清華特獎得主，目前普林斯頓五年級博士生，預(yù)計(jì)今年畢業(yè)，繼續(xù)在學(xué)界搞研究，研究領(lǐng)域包括自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域，特別關(guān)注大語言模型（LLM），包括構(gòu)建應(yīng)用程序、提高LLM功能和效率。

Luxi He目前是普林斯頓計(jì)算機(jī)專業(yè)二年級博士生，目前研究重點(diǎn)是理解語言模型并改善其一致性和安全性，碩士畢業(yè)于哈佛大學(xué)。

YiHe Dong目前在谷歌從事機(jī)器學(xué)習(xí)研究和工程工作，專注于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)、自動化特征工程和多模態(tài)表示學(xué)習(xí)，本科畢業(yè)于普林斯頓。