陳丹琦團隊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)，加速了大模型預訓練的同時，也不增加單獨的計算開銷。

在不同模型規(guī)模（600M - 8B）和訓練數(shù)據(jù)來源的情況下，均能實現(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，以及具體如何實踐以確保推理中具備普遍實用性。

來看看具體是如何做到的吧？

元數(shù)據(jù)加速大模型預訓練

語言模型預訓練語料庫中存在著風格、領域和質量水平的巨大差異，這對于開發(fā)通用模型能力至關重要，但是高效地學習和部署這些異構數(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訓練方法，稱為元數(shù)據(jù)調節(jié)然后冷卻（MeCo，Metadata Conditioning then Cooldown）。

具體包括兩個訓練階段。

預訓練階段（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]”）進行訓練。

（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 信息在許多預訓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)絡抓取數(shù)據(jù)存儲庫））
當使用其他類型的元數(shù)據(jù)時，URL 應替換為相應的元數(shù)據(jù)名稱。

他們只計算文檔標記的交叉熵損失，而不考慮模板或元數(shù)據(jù)中的標記，因為在初步實驗中發(fā)現(xiàn)，對這些標記進行訓練會略微損害下游性能。

最后10%的訓練步驟為冷卻階段，使用標準數(shù)據(jù)訓練，繼承元數(shù)據(jù)調節(jié)階段的學習率和優(yōu)化器狀態(tài)，即從上一階段的最后一個檢查點初始化學習率、模型參數(shù)和優(yōu)化器狀態(tài)，并繼續(xù)根據(jù)計劃調整學習率：

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

2）當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—當將文檔打包成固定長度時，這可能會導致一些數(shù)據(jù)被丟棄，但事實證明這有利于提高下游性能。

本次實驗使用了Llama Transformer架構和Llama-3 tokenizer。我們使用四種不同的模型大小進行了實驗：600M、1.6B、3B 和 8B，以及相關優(yōu)化設置。

結果顯示，MeCo 的表現(xiàn)明顯優(yōu)于標準預訓練，其平均性能與 240B 標記的基線相當，而使用的數(shù)據(jù)卻減少了 33%。

最后總結，他們主要完成了這三項貢獻。

1、 MeCo 大幅加快了預訓練。

實驗證明，MeCo 使一個 1.6B 的模型在少用 33% 的訓練數(shù)據(jù)的情況下，達到了與標準預訓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 開啟了引導語言模型的新方法。

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

3、消解了 MeCo 的設計選擇，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)，包括更精細的選項。

陳丹琦團隊

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，預計今年畢業(yè)，繼續(xù)在學界搞研究，研究領域包括自然語言處理和機器學習的交叉領域，特別關注大語言模型（LLM），包括構建應用程序、提高LLM功能和效率。

Luxi He目前是普林斯頓計算機專業(yè)二年級博士生，目前研究重點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。

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