Optimierung von Instruktionsdaten für Sprachmodelle

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden mit einer Menge an Informationen trainiert, die aus dem Internet gesammelt wurden. Diese Informationen variieren in der Qualität. In der ersten Phase, dem Pre-Training, lernen die Modelle Sprache und allgemeines Wissen aus unstrukturierten Daten. Später passen sie sich durch eine zweite Phase, das Fine-Tuning, an die Wünsche der Nutzer an, bei der strukturierte Datensätze verwendet werden.

In den letzten Jahren ist die Erstellung von Datensätzen allgemein verbreitet geworden. Aber bei so vielen Optionen ist es schwer zu wissen, welcher Datensatz am besten für bestimmte Aufgaben funktioniert. Eine wichtige Frage ist: Was ist der beste Teil der Daten für das Training, der effektives Lernen ermöglicht und was für zukünftige Aufgaben notwendig ist?

Instanzen in einem Datensatz können beeinflussen, wie Modelle lernen. Der Einfluss dieser Instanzen ist nicht gleich und kann die Leistung des Modells verändern. Die meisten bisherigen Studien haben sich auf lokale Merkmale konzentriert, wie die Qualität einzelner Instanzen. Unser Ansatz ist, dass es sinnvoller ist, einen breiteren Blick auf Vielfalt zu werfen.

Beim Auswählen eines Teil-Sets an Daten ist es wichtig, die Komplexität der Berechnungen zu managen und dabei die Notwendigkeit von Vielfalt mit Repräsentativität zu balancieren. Das stellt sicher, dass das gewählte Teil-Set die ursprünglichen Daten gut widerspiegelt. Eine hohe Vielfalt aufrechtzuerhalten ist entscheidend, um die Fähigkeit des Modells zur Verallgemeinerung zu steigern. Studien haben gezeigt, dass die Verwendung einer Vielzahl von Instruktionsdatensätzen helfen kann, die Ergebnisse in verschiedenen Aufgaben zu verbessern.

Allerdings ist es eine Herausforderung, Vielfalt im Sampling zu erreichen, und die aktuellen Methoden lösen dieses Problem nicht vollständig. Die meisten Ansätze priorisieren zunächst die Qualität der Proben und wenden dann einen Diversitätsfilter an. Diese zweistufige Methode kann begrenzt sein, da sie nicht von Anfang an das gesamte Dataset berücksichtigt, was für die richtige Vielfalt wichtig ist. Die globale Bewertung der gesamten Datensammlung kann in Bezug auf die Berechnung kostspielig sein.

#Methodenübersicht

Um diese Herausforderungen zu meistern, schlagen wir eine Methode vor, die effizient ein diverses Teil-Set von Instruktionsdaten über einen iterativen Prozess auswählen kann. Diese Methode verbessert die Auswahl, indem sie aktiv überprüft, welche Instanzen für das Lernen vorteilhaft sind.

Unsere Technik verwendet -Means-Clustering. Das ist eine Methode, die ähnliche Datenpunkte zusammen gruppiert. Wir nutzen dieses Clustering, um sicherzustellen, dass das gewählte Teil-Set genau das gesamte Dataset widerspiegelt. Der iterative Verfeinerungsprozess ist von aktiven Lerntechniken inspiriert. Das bedeutet, dass wir die Wichtigkeit jedes Clusters und wie viel wir aus ihm in jeder Trainingsrunde sampeln, neu bewerten. Diese Anpassung kann helfen, die negativen Effekte von Ausreissern zu minimieren und niedrigqualitative Daten effizient herauszufiltern.

Durch eine gründliche Bewertung über eine Vielzahl von Aufgaben wie Schlussfolgern, allgemeinem Wissen, Codierung und Mathematik sehen wir, dass unsere Methode zu bemerkbaren Verbesserungen führt. In manchen Szenarien übertrifft sie sogar zufällige Auswahlmethoden um 7 % und bestehende fortgeschrittene Sampling-Methoden um 3,8 %. Diese Arbeit zeigt, wie wichtig es ist, Vielfalt beim Fine-Tuning von Modellen zu berücksichtigen, um deren Leistung in verschiedenen Bewertungsaufgaben zu verbessern.

#Auswahl statischer Daten

Wenn wir mit einem grossen und vielfältigen Set von Instruktionsdaten arbeiten, ist unser Ziel, ein kleineres Teil-Set auszuwählen. Dieses Teil-Set sollte eine gute Repräsentation der Trainingsdaten geben und gleichzeitig hohe Qualität und Vielfalt in den Beispielen sicherstellen. Wir betrachten das Problem der Auswahl von Proben für ein Sprachmodell als eines des Clusterns.

Wir betrachten zwei Hauptziele beim Clustern: -Center und -Means. Beide Ziele beschäftigen sich damit, wie man eine begrenzte Anzahl von Zentren aus den Datenpunkten basierend auf einem Distanzmass wählt. Bei -Center zielen wir darauf ab, die maximale Distanz eines Datenpunkts zu seinem nächstgelegenen Zentrum zu reduzieren. Bei -Means konzentrieren wir uns darauf, die Gesamtdistanz der Punkte zu ihren zugewiesenen Zentren zu minimieren.

Nach dem Clustern müssen wir Proben aus diesen Clustern auswählen. Wir können dies auf zwei Arten angehen: zufällig sampeln oder eine informiertere, qualitätsorientierte Auswahl treffen. Für die qualitätsgetriebene Auswahl schlagen wir -Means-Qualität (MQ) vor, die zuerst die Instruktionsdaten clustert und dann basierend auf der Qualitätsbewertung aus jedem Cluster sampelt.

Indem wir jedem Cluster ein Sampling-Budget basierend auf seiner Grösse zuweisen, können wir Proben gewichten nach ihrem Qualitätswert ziehen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Bedeutung von Vielfalt im Vergleich zur Qualität zu untersuchen.

#Iterative Datenauswahl

Wir können die Datenauswahl weiter verbessern, indem wir frühe Signale aus dem Training in die Sampling-Methode einbeziehen. Nachdem wir die Daten geclustert und ein anfängliches Set ausgewählt haben, können wir das Modell auf diesen Daten feinabstimmen. Sobald das Fine-Tuning erfolgt ist, können wir bewerten, wie gut einzelne Datenpunkte das Lernen beeinflussen.

Dazu können wir das Auswahlgewicht für Cluster erhöhen, in denen das Modell gut abschneidet, und es für diejenigen senken, in denen es Schwierigkeiten hat. Diese Methode hat zwei Hauptmotivationen: Erstens sind nicht alle Datencluster von gleicher Qualität, und einige Cluster können überwiegend Daten von niedriger Qualität enthalten. Zweitens können Trainingsmodelle Fähigkeiten in unterschiedlichen Geschwindigkeiten entwickeln. Daher kann die Auswahl von mehr Instanzen aus herausfordernden Clustern ihre Lernfähigkeiten verbessern.

Unser iterativer Prozess folgt diesen Schritten:

1. Beginnen mit festgelegten Trainingsdaten und diese mit MQ clustern.
2. Das Basis-Modell für eine Runde feinabstimmen und dann prüfen, wie es aus den ausgewählten Daten gelernt hat.
3. Die Leistung des Modells auf den gelernten Daten bewerten und die Clustergewichte entsprechend anpassen.
4. Dies in einer Schleife fortsetzen, bis das gesamte Trainingsbudget aufgebraucht ist.

Diese Methode ermöglicht es uns, unsere Auswahl kontinuierlich zu verfeinern, basierend darauf, was das Modell anzeigt, dass es lernt.

#Trainingsaufbau

Für diese Studie konzentrieren wir uns auf zwei prominente Instruktionsdatensätze, Alpaca und WizardLM. Diese Datensätze enthalten eine Vielzahl von Aufforderungen zu vielen Themen. Alpaca hat 52.000 Aufforderungen, während WizardLM 196.000 Aufforderungen enthält.

Wir nutzen Embedding-Modelle, um die Instruktionsdatensätze zu kodieren. Das bedeutet, dass wir den Text von Aufforderungen und Vollständigungen in numerische Vektoren umwandeln, die von unseren Clustering-Algorithmen verarbeitet werden können.

Alle Experimente werden durchgeführt, indem das llama-2-7B-Basenmodell feinabgestimmt wird. Wir setzen spezifische Hyperparameter ein, um die optimale Leistung während des Trainings sicherzustellen. Der Aufbau umfasst mehrere Trainingsrunden, um die Fähigkeit des Modells, Aufforderungen genau zu befolgen, zu verbessern.

#Evaluierungsaufbau

Um ein umfassendes Verständnis der Leistung unserer Methode zu erhalten, bewerten wir sie über verschiedene Benchmarks, darunter Aufgaben zu natürlicher Sprachverarbeitung und Weltwissen. Einige Benchmark-Datensätze, die wir verwenden, sind HellaSwag, TruthfulQA, MMLU und ARC.

Diese Benchmarks testen unterschiedliche Fähigkeiten, von gesundem Menschenverstand bis hin zu akademischem Wissen und Codierungsfähigkeiten. Wir vergleichen unsere Methoden auch mit anderen Ansätzen zur Datenauswahl, einschliesslich Deita und QDIT, um zu sehen, wie wir im Vergleich zu starken bestehenden Techniken abschneiden.

#Ergebnisse und Diskussion

Unsere Ergebnisse betonen die Wichtigkeit, Vielfalt im Auswahlprozess für Proben zu priorisieren. Erste Beobachtungen zeigen, dass das blosse Clustern von Datenpunkten mit der -Means-Methode und das Sampling Ergebnisse liefert, die vergleichbar mit fortgeschrittenen Sampling-Methoden sind.

Als wir zufällige Proben durch einen qualitätsfokussierten Ansatz (MQ) ersetzt haben, sehen wir Verbesserungen in allen Aufgaben. Der iterative Ansatz, der Feedback aus dem Training einbezieht, tendiert dazu, sogar bessere Ergebnisse als frühere Methoden zu erzielen.

Variationen in den Bewertungsmethoden während des iterativen Feedbacks haben ebenfalls Einfluss auf die Leistung. Wir finden heraus, dass unterschiedliche Bewertungsmethoden-wie Perplexität oder die Nutzung eines Belohnungsmodells-die Ergebnisse signifikant beeinflussen können. Das iterative Sampling, das ein Belohnungsmodell nutzt, tendiert dazu, die besten Ergebnisse zu erzielen.

Wir erkunden, wie sich die Anzahl der Cluster auf die Leistung auswirkt und stellen fest, dass eine gute Wahl der Clusteranzahl zu besseren Ergebnissen in nachgelagerten Aufgaben führen kann. Allerdings kann zu viele Cluster auch das Rauschen und Daten von niedriger Qualität erhöhen. Wir untersuchen etablierte Metriken wie den Silhouette-Score und die Elbow-Methode, um bei der Auswahl optimaler Clusterzahlen vor dem Start des Sampling- und Trainingsprozesses zu helfen.

Bei der Bewertung unterschiedlicher Modelle schauen wir, wie sich die iterative Verfeinerung im Vergleich zu anderen Basismodellen hält und stellen fest, dass die Ergebnisse variieren können. Während unsere Methode sich als effektiv über verschiedene Modelle hinweg erweist, können die Ergebnisse aufgrund der einzigartigen Eigenschaften der Modelle und der Trainingsdaten variieren.

#Verwandte Arbeiten

Die Datenauswahl für Sprachmodelle hat traditionell entweder die Entfernung von niedrigqualitativen Proben oder das Finden des besten Datensatzes zur Verwendung fokussiert. Manuelle Kuratierung und die Auswahl hochqualitativer Instanzen waren gängige Praktiken in der Vergangenheit.

Neuere Studien haben begonnen, Sprachmodelle zur Bewertung der Datenqualität und zur Auswahl der besten Beispiele zu verwenden. Viele Methoden priorisieren jedoch immer noch lokale Merkmale, was die Vielfalt einschränken kann. Unser Ansatz unterscheidet sich, indem er die optimale Datenauswahl aus einer globalen Perspektive betrachtet, was eine bessere Repräsentation ermöglicht.

Aktive Lerntechniken haben auch Einfluss auf unsere Methode genommen, da sie darauf abzielen, die vorteilhaftesten Datenpunkte für das Training zu identifizieren. Indem wir diese Techniken speziell für die Auswahl von Instruktionen anpassen, verbessern wir, wie sich LLMs und Instruktionsdaten gemeinsam entwickeln.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl unsere Methode positive Ergebnisse gezeigt hat, gibt es Einschränkungen. Beispielsweise konzentriert sich unsere Bewertung auf spezifische Aufgaben, und zukünftige Forschungen könnten die Wirksamkeit unserer Methode über einen breiteren Spektrum von Anwendungsfällen testen.

Darüber hinaus, während wir Vielfalt und die Qualität der Daten betonen, könnten zusätzliche Merkmale von Instruktionsdaten den Fine-Tuning-Prozess verbessern. Diese potenziellen Einschränkungen zu adressieren und unsere Forschung zu erweitern, wird zu robusteren Sprachmodellen führen, die in einer Vielzahl von realen Anwendungen gut abschneiden können.

#Breitere Auswirkungen

Wenn unser Auswahlprozess für Daten nicht entscheidende Aspekte des vollständigen Datensatzes erfasst, kann dies zu voreingenommenen Ergebnissen in feinabgestimmten Modellen führen. Es gibt auch breitere gesellschaftliche Risiken, wie die potenzielle missbräuchliche Verwendung von Sprachmodellen, die Fehlinformationen erzeugen oder Vorurteile verstärken.

Da wir diese Modelle durch effiziente Fine-Tuning-Techniken zugänglicher machen, ist es wichtig sicherzustellen, dass der Auswahlprozess umfassend und verantwortungsvoll ist, um negative Auswirkungen zu minimieren.

#Fazit

Diese Arbeit präsentiert einen neuen Ansatz zur Auswahl von Instruktionsdaten, der Vielfalt und Effizienz in der Auswahl von Teilmengen maximiert. Unsere Methode zeigt signifikante Leistungsverbesserungen im Vergleich zu den derzeit besten Praktiken und erzielt in verschiedenen Aufgaben bis zu 7 % bessere Ergebnisse.

Unsere Beiträge umfassen die Implementierung eines effektiven Auswahlalgorithmus für Instruktionen und eine systematische Analyse seiner Fähigkeiten. Durch die Optimierung der Auswahl von Instruktionsdaten ebnen wir den Weg für ein effektiveres und zugänglicheres Fine-Tuning von Sprachmodellen.

Letztendlich zielen unsere Ergebnisse darauf ab, die Forschung in der Optimierung von Sprachmodellen und deren Anwendung in realen Szenarien voranzutreiben.