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论文: Target-Aware Language Modeling via Granular Data Sampling
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2409.14705
创新点
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提出了一种将预先训练好的标记符与多粒度标记符合并的算法，生成高效的
n-gram
特征，而且与下游任务的性能有很高的相关性。 - 利用上述研究成果，改进了基于重要性的数据采样技术，将通用词汇集调整为目标词汇集。这样就能更好地代表数据，提高模型在目标任务中的性能，同时在非目标任务中保持良好的性能。
内容概述
语言模型的预训练通常针对广泛的使用场景，并结合来自多种来源的数据。然而，有时模型需要在特定领域中表现良好，同时又不影响其他领域的性能。这就需要使用数据选择方法来确定潜在核心数据，以及如何有效地对这些选定数据进行抽样训练。
论文使用由多粒度标记组成的
n-gram
特征进行重要性抽样，这在句子压缩和表征能力之间取得了良好的平衡。抽样得到的数据与目标下游任务性能之间有很高的相关性，同时保留了其在其他任务上的有效性，使得语言模型可以在选定文档上更高效地进行预训练。
在八个基准测试中，在使用约
1%
的数据时，预训练模型的表现与完整的
RefinedWeb
数据相当，并且在模型规模范围为
125M
到
1.5B
时，超越了随机选择的样本。
方法
从大规模数据集（如
RefinedWeb
）中选择样本是缓慢且昂贵的，一个可行的解决方案是使用容易计算的
n-gram
特征将每个文档编码为向量。
假设从目标分布
\(p\)
中获取了一小部分目标文本示例
\(D_{task}\)
，以及从分布
\(q\)
中获取的大量原始数据集
\(D_{raw}\)
，其中包含
\(N\)
个示例，目标是从原始数据集中选择
\(k\)
个示例（
\(k \ll N\)
），这些示例与目标相似。
重要性采样
重要性采样技术选择与目标分布对齐的示例，为每个文本提供可处理的重要性估计，并在提供必要结构的特征空间
\({\mathbb{Z}}\)
上应用重要性采样。
特征提取器
\(h: {\mathbb{X}} \rightarrow {\mathbb{Z}}\)
用于转换输入为特征，得到的原始特征分布
\(q_{\text{feat}}\)
和目标特征分布
\(p_{\text{feat}}\)
，目标是选择特征与目标特征分布
\(p_{\text{feat}}\)
对齐的数据。
为了提取特征
\(q_{\text{feat}}\)
和
\(p_{\text{feat}}\)
，从每个分词文档中提取
n-grams
。每个
n-gram
被映射到哈希表中的一个键，每个键映射到
n-gram
计数。将从
\(N\)
个原始示例中获得的每个特征
\(z_i = h(x_i)\)
计算重要性权重，权重为
\(w_i = \frac{\hat{p}_{\text{feat}}(z_i)}{\hat{q}_{\text{feat}}(z_i)}\)
.
最后进行采样，从一个分布中选择
\(k\)
个示例，且不进行替换，其概率由
\(\frac{w_i}{\sum_{i=1}^N w_i}\)
给出。
分词器适配
为了推导目标词汇
\(V(t)\)
，使用
Llama-3
分词器的词汇
\(V_{start}\)
作为起点，并将
\(V_{start}\)
与从任务数据
\(D_{task}\)
中学习到的
\(V_{task}\)
合并。在构建
\(V_{task}\)
时，确保包含多粒度的标记（即单词和多词组合），然后将
\(V_{task}\)
与
\(V_{start}\)
合并形成
\(v(t – 1)\)
.
接下来，逐步从
\(v(t – 1)\)
中移除标记，以获得
\(v(t)\)
，在此过程中，最小化与原始词汇集的距离，以便提取更少偏倚的文档特征作为
n-gram
向量。
首先定义一个度量来衡量语料库中词汇集的质量，然后通过最大化词汇效用度量 (
\(\mathcal{H}_{v}\)
) 来学习最佳词汇，该度量的计算公式为：
其中，
\(P(j)\)
是来自目标数据的标记
\(j\)
的相对频率，而
\(l_{v}\)
是词汇
\(v\)
中标记的平均长度。对于任何词汇，其熵得分
\(\mathcal{H}_{v}\)
基于其前一步的词汇进行计算，优化问题可以表述为：
其中，
\(v(t)\)
和
\(v(t – 1)\)
是包含所有词汇的两个集合，大小的上限分别为
\(|v(t)|\)
和
\(|v(t – 1)|\)
。设置
\(|v(t)| = 10k\)
，其中
\(t=10\)
，而
\(|v(0)|\)
是默认的
Llama-3 tokenizer
的词汇大小。
主要实验
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