“`html

Улучшение производительности и эффективности моделей на основе языковых данных с помощью метода data pruning

В машинном обучении часто акцентируется внимание на улучшении производительности больших языковых моделей (LLM), снижая связанные с этим затраты на обучение. Одним из методов для достижения этой цели является data pruning, который позволяет выбирать высококачественные подмножества из больших наборов данных для более эффективного обучения моделей.

Преимущества метода data pruning на основе perplexity

Этот метод позволяет улучшить производительность моделей на основе языковых данных за счет удаления шумных и неактуальных данных, оптимизируя процесс обучения и повышая общую производительность модели.

Применение метода в различных сценариях

Метод data pruning на основе perplexity показал свою эффективность в различных сценариях, включая ситуации переобучения и ограниченности данных, демонстрируя свою устойчивость и надежность в различных условиях.

Практическое применение метода

Предложенный метод включает разделение набора данных на обучающий и валидационный наборы для небольшой эталонной модели, вычисление perplexity для каждого образца и последующее обрезание набора данных на основе этих оценок, что позволяет обучать более крупные модели на высококачественных данных.

Улучшение производительности моделей на практике

Применение метода data pruning на основе perplexity позволило улучшить производительность LLM на 2.04% и сократить количество шагов предварительного обучения до 1.45 раза, что подтверждает его значительный практический эффект.

Заключение

Исследование представляет новый и эффективный метод data pruning на основе perplexity, который улучшает производительность и эффективность больших языковых моделей. Его устойчивость и применимость в различных сценариях подчеркивают его потенциал как основной метод в современных исследованиях данных.

“`