大型語言模型（LLMs）的性能在很大程度上取決于它的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和大小。

然而，像Llama 3和Mixtral這樣最先進的LLMs的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并不公開；關(guān)于它們是如何創(chuàng)建的，我們知之甚少。

近日，Hugging Face上的一個團隊發(fā)布了FineWeb數(shù)據(jù)集，這是一個用于LLM預(yù)訓(xùn)練的新型大規(guī)模（15萬億個tokens，44TB磁盤空間）數(shù)據(jù)集。

同時，他們還通過技術(shù)報告詳細介紹了該數(shù)據(jù)集的加工決策過程：FineWeb源自96個CommonCrawl快照，它是如何通過縝密的去重和過濾策略，比其他開放預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集產(chǎn)生了表現(xiàn)更好的LLM的。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的準備工作

開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的第一步，需要考慮的問題是如何獲取到大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

Common Crawl這個非營利組織自2007年以來一直在爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并且每1到2個月發(fā)布一次新的爬取，包含200到400 TiB的文本內(nèi)容。

于是，Common Crawl就作為了FineWeb數(shù)據(jù)集的起點。

其次，由于涉及的數(shù)據(jù)量巨大，需要一個模塊化且可擴展的代碼庫來快速迭代處理決策并適當(dāng)?shù)夭⑿谢ぷ髫撦d，同時提供對數(shù)據(jù)的清晰洞察。

為此，該團隊開發(fā)了datatrove，這是一個開源數(shù)據(jù)處理庫，能夠?qū)⑦^濾和去重設(shè)置無縫擴展到數(shù)千個CPU核心。

在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時，需要考慮的主要問題是什么是“高質(zhì)量”的數(shù)據(jù)。

一種常用的方法是在數(shù)據(jù)集的一個代表性子集上訓(xùn)練小型模型，并在一組評估任務(wù)上評估它們。

研究者在兩個版本的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了兩個結(jié)構(gòu)相同的模型，一個經(jīng)過額外處理步驟，另一個沒有，以此來比較數(shù)據(jù)處理步驟對模型性能的影響。

他們選用了Commonsense QA、HellaSwag、OpenBook QA等基準測試來評估模型，并限制較長基準測試的樣本量以避免過度擬合，確保模型評估結(jié)果的可靠性和泛化能力。

數(shù)據(jù)集是怎么去重和過濾的

下圖概括了FineWeb數(shù)據(jù)集生成的主要步驟：

URL過濾→文本提取→語言過濾→Gopher過濾→MinHash去重→C4過濾器→自定義過濾器→PII（個人身份信息）移除

本文主要介紹去重和過濾的部分，因為對于創(chuàng)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集來說，這兩個步驟對于提高模型性能、增加數(shù)據(jù)多樣性和清潔度方面至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)去重

網(wǎng)絡(luò)中存在許多聚合器、鏡像站點或模板化頁面，這些都可能導(dǎo)致內(nèi)容在不同域名和網(wǎng)頁上重復(fù)出現(xiàn)。

去除這些重復(fù)內(nèi)容（去重）已被證明可以提高模型性能，并減少對預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的記憶，這有助于模型更好地泛化。

研究者采用了MinHash這種基于模糊哈希的去重技術(shù)，因為它可以有效地擴展到許多CPU節(jié)點，并可以調(diào)整相似性閾值（通過控制bucket的數(shù)量和大?。┮约翱紤]的子序列長度（通過控制n-gram大?。?。

研究者拆分每個文檔為5-gram，使用112個哈希函數(shù)計算minhashes。

112個哈希函數(shù)被分成14個bucket，每個bucket有8個哈希，目的是定位至少75%相似的文檔。

在任何bucket中具有相同8個minhashes的文檔被認為是彼此的重復(fù)。

需要注意的是，研究者發(fā)現(xiàn)一個奇怪的現(xiàn)象：雖然去重后數(shù)據(jù)量少了很多（比如最舊的數(shù)據(jù)包，去重后只剩下了原來10%的內(nèi)容），但用這些去重后的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型的時候，模型的表現(xiàn)并沒有變好，甚至比之前用沒有去重的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型還要差。

在所有數(shù)據(jù)包上進行去重并沒有提高性能

這說明，有時候去重去得太狠了，可能把一些有用的內(nèi)容也給去除了，留下的那些內(nèi)容反而質(zhì)量不高。

這也提醒我們，需要找到一個平衡點，既要去除重復(fù)、低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，也要保留足夠的、有價值的信息。

為了改進去重方法，研究者嘗試了一種新策略：對每個單獨的數(shù)據(jù)包使用MinHash技術(shù)進行獨立的去重，而不是將所有數(shù)據(jù)包合并在一起去重。

通過這種方式，平衡了每個重復(fù)次數(shù)較多的集群和重復(fù)次數(shù)較少的集群之間的分布差異，讓去重更加的「溫和」。

數(shù)據(jù)過濾

首先介紹一下C4數(shù)據(jù)集，這是一個大型語言模型（LLM）訓(xùn)練的常用數(shù)據(jù)子集，它在Hellaswag基準測試中表現(xiàn)十分出色。

FineWeb的研究者首先參照C4的過濾策略，先是匹配它的性能，然后是超越。

通過應(yīng)用所有過濾規(guī)則（去除不以標點符號結(jié)尾的行、提及JavaScript和cookie通知，以及去除不在長度閾值內(nèi)的文檔，包含“l(fā)orem ipsum”或花括號{}），他們能夠匹配C4在Hellaswag上的表現(xiàn)。

然后，通過多次的消融研究，研究者確定了三個自定義過濾器在綜合分數(shù)上顯示出最顯著的改進：

• 移除以標點符號結(jié)尾的行的比例≤0.12的文檔（移除了10.14%的token）
• 移除在重復(fù)行中字符的比例≥0.1的文檔（移除了12.47%的token）
• 移除短于30個字符的行的比例≥0.67的文檔（移除了3.73%的token）

當(dāng)這三個過濾器一起應(yīng)用時，大約22%的標記被移除。

這些過濾器使他們能夠進一步提高性能，并顯著地超過了C4數(shù)據(jù)集的性能，同時提供了一個更大的數(shù)據(jù)集。

FineWeb數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)

通過與其他通常被認為是最高質(zhì)量的公開可訪問的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模數(shù)據(jù)集進行了消融比較，包括RefinedWeb（5000億個標記）、C4（1720億個標記）、Dolma v1.6（3萬億個標記）等， FineWeb（15萬億個標記）在允許訓(xùn)練數(shù)萬億個標記的同時，帶來了目前最高的模型性能。

除此之外，該團隊還發(fā)布了FineWeb-Edu，F(xiàn)ineWeb-Edu的開發(fā)采用了一種新方法，即利用合成數(shù)據(jù)來開發(fā)用于識別教育內(nèi)容的分類器。

針對教育領(lǐng)域，通過增加教育質(zhì)量評分的注釋和增加了單獨的評分系統(tǒng)，研究者創(chuàng)建了一個有效的分類器，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上識別和過濾出具有教育價值的內(nèi)容。

FineWeb-Edu在教育基準測試如MMLU、ARC和OpenBookQA上取得了顯著改進，超過了 FineWeb和其他所有開放的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集。

同時，F(xiàn)ineWeb-Edu的生成也證明了使用LLM注釋訓(xùn)練的分類器在大規(guī)模數(shù)據(jù)過濾中的有效性。

在技術(shù)報告的最后，研究者表示，希望持續(xù)揭示高性能大型語言模型訓(xùn)練的黑箱，并讓每個模型訓(xùn)練者都能創(chuàng)建最先進的LLM。

他們也期待將FineWeb的經(jīng)驗和學(xué)習(xí)應(yīng)用到其他的非英文語言，使多語言的高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也能夠更容易地被獲取到。