字节跳动发布 QuaDMix：整合大型语言模型预训练数据质量与多样性的框架
发布时间：2025-04-28 11:01:35 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：13 次
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火山方舟模型近日，字节跳动宣布推出其全新的数据选择框架 QuaDMix，旨在提升大型语言模型（LLM）预训练的效率和泛化能力。众所周知，模型的训练效果受基础数据集的质量和多样性影响很大。然而，传统的数据筛选方法往往将质量和多样性视为两个独立的目标，先进行质量过滤，再进行领域平衡。
这种逐步优化的方式忽略了质量与多样性之间的复杂相互关系。优质数据集往往存在领域偏差，而多样化的数据集可能会降低质量。因此，在固定的训练预算下，如何同时优化这两个维度以最大化模型性能，成为了一个亟待解决的难题。
QuaDMix 框架的主要运作分为三个阶段:特征提取、质量聚合和质量 - 多样性感知采样。在初始阶段，每个文档都会被标注领域标签和多项质量评分。通过归一化和合并这些评分，生成一个综合质量分数。接着，系统通过基于 sigmoid 的函数采样文档，优先考虑高质量样本，并通过参数化控制确保领域平衡。
为了优化模型，QuaDMix 在不同参数设置下训练了数千个代理模型。通过这些代理实验训练的回归模型可以预测性能结果，从而识别出最佳采样配置。这种方法使得在高维参数空间中进行结构化探索成为可能，从而更好地将数据选择与下游任务对接。
实验结果显示，QuaDMix 在 RefinedWeb 数据集上进行的验证实验中，与多种基线模型相比，平均得分达到了39.5%。这些基线模型包括随机选择、Fineweb-edu、AskLLM、DCLM 等。实验结果表明，联合优化策略在整体表现上始终优于单独关注质量或多样性的方法。此外，经过优化的数据混合更能提升特定下游任务的性能。
QuaDMix 为大型语言模型的预训练数据选择提供了一个系统化的解决方案，解决了长期以来同时优化数据质量与多样性的挑战。通过结合质量聚合和领域感知采样，QuaDMix 建立了一种可扩展的方法论，提升了 LLM 预训练的效率。
划重点:
🌟 QuaDMix 是字节跳动推出的一个新框架，旨在同时优化大型语言模型预训练中的数据质量和多样性。
📈 该框架通过特征提取、质量聚合和质量 - 多样性感知采样的三阶段流程来实现数据选择。
🔍 实验结果显示，QuaDMix 在多个基准测试中表现优异，平均得分达到了39.5%，超越了多种传统方法。
字节跳动近日推出了QuaDMix，这是一个用于大型语言模型（LLM）预训练的统一数据选择框架，旨在同时优化数据质量和多样性。以下是QuaDMix的关键信息：
核心功能
- 统一优化：QuaDMix通过参数化采样函数，将数据质量和多样性纳入一个统一框架中进行优化。它能够动态调整每个数据点的采样概率，既考虑数据点自身的质量，又评估其对整体数据分布的补充价值。
- 多阶段工作流程：QuaDMix的工作流程分为三个主要阶段：
- 特征提取：对每个文档标注领域标签和多项质量评分。
- 质量聚合：将多个质量标准（如语法正确性、信息密度等）归一化并合并，生成综合质量分数。
- 质量-多样性感知采样：基于Sigmoid函数的采样机制，在优先选择高质量样本的同时，通过参数化控制确保领域平衡。
- 高效优化：通过在小型模型上进行模拟实验，并使用LightGBM进行参数搜索，QuaDMix能够快速找到最优的采样配置，从而避免了大规模训练的高计算成本。
优势
- 显著提升模型性能：实验表明，QuaDMix在多个基准测试中平均提升了7.2%的性能，优于单独优化质量和多样性的策略。
- 适应性强：QuaDMix可以根据特定下游任务的需求，通过代理模型评估目标来优化数据选择。
- 计算效率高：该框架通过代理模型的优化方法，显著降低了计算成本，在不增加计算预算的情况下，持续提升模型在多种任务中的表现。
未来展望
尽管QuaDMix已经取得了显著成果，但仍有改进空间，例如进一步优化参数化函数以更好地捕捉质量和多样性之间的复杂关系，以及提高代理模型对大规模模型性能的预测精度。
QuaDMix为大语言模型预训练数据选择提供了一个系统化的解决方案，解决了长期以来数据质量与多样性难以兼顾的难题。
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