Otimizando os Dados de Instrução para Modelos de Linguagem

Modelos de linguagem grandes (LLMs) são treinados com uma porção enorme de informações coletadas da internet. Essas informações têm qualidades variadas. Na primeira fase, chamada de pré-treinamento, os modelos aprendem a linguagem e conhecimentos gerais a partir de dados não estruturados. Depois, eles se alinham com o que os usuários querem através de uma segunda fase chamada ajuste fino, que usa Conjuntos de Dados de Instrução que são mais organizados.

Nos últimos anos, criar conjuntos de dados se tornou mais comum. Mas, com tantas opções disponíveis, é difícil saber qual conjunto de dados vai funcionar melhor para tarefas específicas. Surge uma grande pergunta: qual é o melhor subconjunto de dados para o treinamento que permite um aprendizado eficaz e captura o necessário para tarefas futuras?

As instâncias em um conjunto de dados podem influenciar como os modelos aprendem. O impacto dessas instâncias não é o mesmo, e isso pode mudar o desempenho do modelo. A maioria dos estudos até agora focou em características locais, como a qualidade de instâncias únicas. Nossa argumentação é que é mais benéfico focar em uma visão mais ampla, que é a Diversidade.

Ao escolher um subconjunto de dados, é essencial gerenciar a complexidade dos cálculos enquanto se equilibra a necessidade de diversidade com representatividade. Isso garante que o subconjunto escolhido reflita bem os dados originais. Manter um alto nível de diversidade é vital para aumentar a capacidade do modelo de generalizar. Estudos mostraram que usar uma variedade de conjuntos de dados de instrução pode ajudar a melhorar os resultados em várias tarefas.

No entanto, conseguir diversidade na Amostragem é desafiador, e os métodos atuais não resolvem completamente esse problema. A maioria das abordagens prioriza a qualidade das amostras primeiro e depois aplica um filtro de diversidade. Esse método em duas etapas pode ser limitado, pois não considera todo o conjunto de dados desde o início, o que é essencial para uma diversidade adequada. Avaliar toda a coleção de dados globalmente pode ser custoso em termos de computação.

#Visão Geral do Método

Para enfrentar esses desafios, propomos um método que pode selecionar de forma eficiente um subconjunto diverso de dados de instrução através de um processo iterativo. Esse método melhora a seleção de uma maneira que verifica ativamente quais instâncias são benéficas para o aprendizado.

Nossa técnica utiliza o agrupamento -means. Esse é um método que agrupa pontos de dados semelhantes. Usamos esse agrupamento para garantir que o subconjunto escolhido reflita com precisão o conjunto de dados completo. O processo de refinamento iterativo é inspirado em técnicas de aprendizado ativo. Isso significa que reavaliamos a importância de cada cluster e quanto amostrar dele em cada rodada de treinamento. Esse ajuste pode ajudar a minimizar os efeitos negativos de outliers e filtrar dados de baixa qualidade de maneira eficiente.

Através de uma avaliação minuciosa em várias tarefas como raciocínio, conhecimento geral, codificação e matemática, vemos que nosso método leva a melhorias notáveis. Em alguns cenários, ele até supera métodos de seleção aleatória em 7% e métodos avançados de amostragem existentes em 3,8%. Este trabalho mostra como é essencial pensar em diversidade ao ajustar modelos para melhorar seu desempenho em diferentes tarefas de avaliação.

#Seleção de Dados Estáticos

Ao lidar com um conjunto grande e variado de dados de instrução, nosso objetivo é selecionar um subconjunto menor. Esse subconjunto deve oferecer uma boa representação dos dados de treinamento enquanto garante alta qualidade e variedade nos exemplos. Tratamos o problema de seleção de amostras para um modelo de linguagem como um de agrupamento.

Consideramos dois objetivos principais de agrupamento: -center e -means. Ambos os objetivos lidam com como escolher um conjunto limitado de centros a partir dos pontos de dados com base em uma métrica de distância. No -center, nosso objetivo é reduzir a distância máxima de qualquer ponto de dado até seu centro mais próximo. No -means, focamos em minimizar a distância geral dos pontos até seus centros designados.

Depois de agrupar, precisamos selecionar amostras desses clusters. Podemos abordar isso de duas maneiras: amostragem aleatória ou uma amostragem mais informada, orientada pela qualidade. Para amostragem orientada pela qualidade, propomos o -means-quality (MQ), que primeiro agrupa os dados de instrução e depois amostra com base na avaliação da qualidade de cada cluster.

Ao atribuir a cada cluster um orçamento de amostragem com base em seu tamanho, podemos retirar amostras ponderadas por suas pontuações de qualidade. Essa abordagem nos permite investigar a importância da diversidade em comparação à qualidade.

#Seleção Iterativa de Dados

Podemos melhorar ainda mais a seleção de dados incorporando sinais precoces do treinamento no método de amostragem. Depois de agrupar e selecionar um conjunto inicial de dados, podemos ajustar o modelo com esses dados. Uma vez que o ajuste seja realizado, podemos avaliar como cada ponto de dado influencia o aprendizado.

Para fazer isso, podemos aumentar o peso de seleção para clusters onde o modelo se sai bem e diminuí-lo para aqueles onde ele tem dificuldades. Esse método tem duas motivações principais: primeiro, nem todos os clusters de dados são de qualidade igual, e alguns clusters podem conter predominantemente dados de baixa qualidade. Segundo, modelos em treinamento podem desenvolver habilidades em ritmos diferentes. Assim, selecionar mais instâncias de clusters desafiadores pode aprimorar suas habilidades de aprendizado.

Nosso processo iterativo segue estas etapas:

1. Comece com dados de treinamento fixos e agrupe usando MQ.
2. Ajuste o modelo base por uma rodada, depois verifique como ele aprendeu com os dados selecionados.
3. Avalie o desempenho do modelo nos dados aprendidos e ajuste os pesos dos clusters de acordo.
4. Continue esse ciclo até que todo o orçamento de treinamento seja esgotado.

Esse método nos permite refinar continuamente nossa seleção com base no que o modelo indica que está aprendendo.

#Configuração do Treinamento

Para este estudo, focamos em dois conjuntos de dados de instrução proeminentes, Alpaca e WizardLM. Esses conjuntos contêm uma variedade de prompts sobre muitos tópicos. O Alpaca tem 52.000 prompts, enquanto o WizardLM contém 196.000 prompts.

Utilizamos modelos de embedding para codificar os conjuntos de dados de instrução. Isso envolve transformar o texto dos prompts e completions em vetores numéricos que podem ser processados pelos nossos algoritmos de agrupamento.

Todos os experimentos são realizados ajustando o modelo base llama-2-7B. Implementamos hiperparâmetros específicos para garantir desempenho ótimo durante o treinamento. A configuração envolve várias rodadas de treinamento para melhorar a capacidade do modelo de seguir instruções com precisão.

#Configuração de Avaliação

Para obter uma compreensão completa do desempenho do nosso método, o avaliamos em vários benchmarks, incluindo tarefas de raciocínio em linguagem natural e conhecimento do mundo. Alguns conjuntos de dados de benchmark que usamos são HellaSwag, TruthfulQA, MMLU e ARC.

Esses benchmarks testam diferentes capacidades, desde senso comum até conhecimento acadêmico e habilidades de codificação. Também comparamos nossos métodos com outras abordagens de seleção de dados, incluindo Deita e QDIT, para ver como nos saímos contra técnicas existentes fortes.

#Resultados e Discussão

Nossas descobertas enfatizam a importância de priorizar a diversidade no processo de seleção de amostras. Observações iniciais mostram que simplesmente agrupar pontos de dados com o método -means e amostrar gera resultados comparáveis a métodos avançados de amostragem.

Ao substituir a amostragem aleatória por uma abordagem focada na qualidade (MQ), vemos melhorias em todas as tarefas. A abordagem iterativa, que incorpora feedback do treinamento, tende a gerar resultados ainda melhores do que os métodos anteriores.

Variações nas metodologias de pontuação durante o feedback iterativo também impactam o desempenho. Descobrimos que métodos de pontuação diferentes-como perplexidade ou utilizar um modelo de recompensa-podem influenciar significativamente os resultados. A amostragem iterativa utilizando um modelo de recompensa tende a alcançar os melhores resultados.

Exploramos como o número de clusters afeta o desempenho, observando que uma boa escolha de números de clusters pode levar a melhores resultados em tarefas downstream. No entanto, muitos clusters podem aumentar o ruído e dados de baixa qualidade. Examinamos métricas estabelecidas como a pontuação Silhouette e o método do Cotovelo para ajudar na escolha de números de clusters ótimos antes de iniciar o processo de amostragem e treinamento.

Para diferentes avaliações de modelos, observamos como o refinamento iterativo se sustenta em comparação a outros modelos base, notando que os resultados podem variar. Embora nosso método prove ser eficaz em vários modelos, os resultados podem diferir devido às características únicas dos modelos e dos dados de treinamento.

#Trabalhos Relacionados

A seleção de dados para modelos de linguagem focou tradicionalmente em remover amostras de baixa qualidade ou encontrar o melhor subconjunto de dados a ser usado. Curadoria manual e seleção de instâncias de alta qualidade têm sido práticas comuns no passado.

Estudos recentes começaram a usar modelos de linguagem para avaliar a qualidade dos dados e selecionar os melhores exemplos. No entanto, muitos métodos ainda priorizam características locais, o que pode limitar a diversidade. Nossa abordagem difere ao examinar a seleção de dados ótimos de uma perspectiva global, permitindo uma melhor representação.

Técnicas de aprendizado ativo também influenciaram nosso método, visando identificar os pontos de dados mais benéficos para o treinamento. Ao adaptar essas técnicas especificamente para a seleção de instruções, aprimoramos como os LLMs e os dados de instrução evoluem juntos.

#Limitações e Trabalho Futuro

Mesmo que nosso método tenha mostrado resultados positivos, ele tem limitações. Por exemplo, nossa avaliação está focada em tarefas específicas, e pesquisas futuras poderiam testar a eficácia do nosso método em uma gama mais ampla de casos de uso.

Além disso, enquanto enfatizamos a diversidade e a qualidade dos dados, pode haver características adicionais dos dados de instrução que poderiam aprimorar o processo de ajuste fino. Abordar essas potenciais limitações e expandir nossa pesquisa levará a modelos de linguagem mais robustos que podem ter um bom desempenho em diversas aplicações do mundo real.

#Impacto Mais Amplo

Se nosso processo de seleção de dados falhar em capturar aspectos cruciais do conjunto de dados completo, isso pode levar a resultados tendenciosos em modelos ajustados. Também existem riscos sociais mais amplos, como o potencial uso indevido de modelos de linguagem que geram desinformação ou reforçam preconceitos.

À medida que tornamos esses modelos mais acessíveis através de técnicas de ajuste fino eficientes, é vital garantir que o processo de seleção de dados seja abrangente e responsável para mitigar impactos negativos.

#Conclusão

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para selecionar dados de instrução que maximiza a diversidade e a eficiência na seleção de subconjuntos. Nosso método mostra melhorias significativas de desempenho em relação às práticas atuais, alcançando até 7% de desempenho melhor em várias tarefas.

Nossas contribuições incluem a implementação de um algoritmo eficaz de seleção de instruções e uma análise sistemática de suas capacidades. Ao otimizar como os dados de instrução são escolhidos, abrimos caminho para um ajuste fino mais eficaz e acessível de modelos de linguagem.

Em última análise, nossas descobertas visam avançar a pesquisa na otimização de modelos de linguagem e sua aplicação em cenários da vida real.