本文提出了一個新的研究課題 - 資料比例檢測,旨在自動估算大型語言模型(LLM)的預訓練資料比例,而無需獲取原始訓練資料。作者首先從理論上證明了生成資料的比例與預訓練資料比例之間的關係,並提出了一種實用的算法來估計預訓練資料比例。
作者進行了初步實驗,發現現有的方法在準確估計資料比例方面存在一些局限性。文章分析了造成這一問題的三大挑戰:1) 需要快速、大規模的LLM推理系統; 2) 需要更強大的資料清洗和分類系統; 3) 需要更準確的資料混合定律。
作者提出了解決這些挑戰的未來研究方向,包括開發高效的LLM推理框架、構建更健壯的資料清洗和分類系統,以及推導出更適用於LLM的資料混合定律。通過解決這些問題,資料比例檢測技術將有助於提高LLM的性能和可解釋性,並優化LLM的資料管理實踐。
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by Hao Liang, K... في arxiv.org 09-27-2024
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