R&B框架通过基于语义相似性的数据重新分组和梯度驱动的动态权重调整，以极低的计算开销（0.01%）在自然语言和多模态任务中匹配或超越现有数据混合策略，提升了基础模型训练效率。
Foundation Model, Pre-training, Data Augmentation, Multimodal Data, Efficiency, Reasoning
Albert Ge, Tzu-Heng Huang, John Cooper, Avi Trost, Ziyi Chu, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Ziyang Cai, Kendall Park, Nicholas Roberts, Frederic Sala
University of Wisconsin-Madison
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Background Problem
大型语言模型和基础模型的训练依赖于海量且多样化的数据集，但计算资源有限导致数据利用效率成为关键问题。传统数据混合策略通过调整预定义领域（如数据来源或任务类型）的比例来优化训练，但存在两个缺陷：一是预定义领域未能捕捉语义细微差别，影响性能；二是随着领域数量增加，计算成本急剧上升。R&B框架旨在通过基于语义相似性的数据重新分组和高效的数据比例优化，解决这些问题，从而在不增加显著计算开销的前提下提升模型训练效果。
Method
R&B是一个两阶段框架，旨在优化基础模型训练中的数据混合效率：
- 重新分组（Regroup）：首先基于语义相似性对训练数据进行重新分区，使用嵌入模型（如ModernBERT-embed）将数据点映射到向量空间，然后通过k-means聚类算法生成更细粒度的领域。这种方法旨在减少领域内噪声并增加领域间分离度，以更好地支持数据混合优化。
- 平衡（Balance）：在训练过程中，利用已有梯度信息动态调整各领域的采样权重。具体步骤包括在每个训练轮次中积累最终层梯度，构建梯度相似性矩阵（Gram矩阵），并结合预定义的评估比例通过softmax操作更新采样分布。这种方法避免了额外的前向计算或评估损失，显著降低了计算成本。
- 核心创新：R&B结合了语义聚类和梯度驱动的动态权重调整，既提升了数据分组的针对性，又通过复用训练过程中的信息实现了高效优化。
Experiment
R&B在五个不同数据集上进行了实验验证，涵盖自然语言、推理和多模态任务：
- 自然语言任务：在Dolly-15k、Super-NatInst和Super-NatInst Test数据集上，R&B与分层采样、Skill-It、Aioli和DGA等基线方法比较。结果显示R&B在Sup-NatInst上取得最低损失（2.381），在Sup-NatInst Test和Dolly-15k上也表现优异，同时计算开销极低（0.009%-0.1%），相比其他方法（如Skill-It高达6×10^7%）具有显著优势。消融实验表明重新分组对大多数方法有帮助，但并非普遍有效，R&B结合重新分组和平衡策略在多个数据集上表现最佳。
- 推理任务：在S1-Reasoning数据集上，重新分组将损失从0.7517降至0.7449，但R&B的数据混合策略未进一步提升性能，表明其在推理任务中的适用性有限。
- 多模态任务：在DataComp数据集（约380万图像-文本对）上训练CLIP模型，R&B在领域数量较多（如50）时表现优于分层采样，平均性能提升3.27%。
- 实验设置分析：实验覆盖了多种任务和模型（如GPT-Neo、Qwen2-0.5B、CLIP），数据集选择具有代表性，但推理任务和多模态任务的实验规模较小，可能影响结论的泛化性。结果基本符合预期，尤其在自然语言任务中效果显著，但推理任务中的局限性提示方法并非普适。
- 总体评价：R&B在计算效率上具有明显优势，但在某些任务（如推理）中改进不明显，实验设计合理但任务多样性和规模有待扩展。
Further Thoughts
R&B框架在数据混合优化中展现了显著的计算效率优势，但其在推理任务中的表现不佳引发了一些思考。推理任务（如数学问题求解）可能具有更高的语义复杂性和数据分布异质性，这可能导致语义聚类和梯度相似性矩阵无法有效捕捉关键特征。未来可以探索结合领域特定知识或强化学习方法来改进R&B在这些任务上的表现。此外，R&B的语义聚类依赖于嵌入模型的质量（如ModernBERT-embed），如果嵌入模型本身存在偏差或对某些数据类型不敏感，可能会影响重新分组的效果，值得进一步研究不同嵌入模型对R&B性能的影响。另一个有趣的方向是R&B与数据选择（Data Selection）策略的结合，例如通过样本级别的梯度相似性或奖励函数进一步精炼每个领域内的数据质量，这可能在计算开销和性能之间找到更好的平衡点。最后，R&B的动态权重调整机制让我联想到在线学习和元学习领域中的自适应策略，是否可以借鉴这些领域的技术（如上下文 bandits 或 meta-gradient descent）来增强R&B对训练过程中模型状态变化的适应能力，也是一个值得探索的方向。