数据配比与训练顺序优化指南

元数据

分类：机器学习
标签：数据配比、模型训练、课程学习、领域数据
日期：2023-10-17

核心观点总结

在机器学习模型的训练中，数据配比和训练顺序至关重要，尤其对于大语言模型的预训练和微调（SFT）。本文探讨了数据分类、比例分配以及领域数据的使用策略，同时介绍了课程学习的概念及其在大模型训练中的应用。以下是核心观点：

1. 数据分类需精细化，以便更好地适配不同任务类型。
2. 数据配比对于模型性能影响显著，中文模型建议中文占比超过50%，代码和逻辑数据需适量增加。
3. 领域数据的比例需要严格控制，以免影响模型的通用能力。
4. 课程学习可以有效缓解模型遗忘问题，需在小模型上先实验再应用于大模型。

重点内容提取

数据分类与配比方法

✅ 指导思想：

• 数据按照任务类型进行精细划分，建议划分至三级类别（如中文、英文、代码）。
• 使用分类器对文档进行类别判断，分类器推荐采用 BERT 家族模型。
• 数据规模建议控制在约 2 万条。

⚠ 常见比例：
大多数中文模型的数据配比为：

其中，中文数据占比需超过50%，以保证模型对中文任务的适配性；英文质量较高但不宜过少；代码和逻辑数据（如数学、COT）则需尽可能多以提升推理能力。

领域数据的使用策略

❗ 关键点：

• 在继续预训练（Continue Pretraining）时，领域数据比例建议控制在 15% 以下，以避免通用能力显著下降。
• 不同预训练模型对领域数据的阈值要求有所不同，例如 LLaMA 模型需更低比例。

💡 启发点：
领域数据比例的阈值范围通常为 10%-15%，且与预训练模型大小和原始数据比例密切相关，需要通过实践不断调整。

数据训练顺序与课程学习

✅ 课程学习概念：

• 大模型在大量数据上预训练时，采用课程学习的方式：先学习简单内容，再逐步进入复杂内容。
• 数据训练顺序的重要性：可有效缓解模型“遗忘”问题。

⚠ 实验流程：

• 在小模型上先进行多组数据配比实验，观察损失（Loss）变化情况。
• 利用 Scaling Law 推算大模型上的效果。

警告区块

注意事项：

• 领域数据比例过高会显著降低模型的通用能力，应严格控制在经验阈值范围内。
• 数据分类器不要求特别精准，但需能有效区分主要类别。
• 数据训练顺序需经过充分实验验证，否则可能导致模型性能下降。

行动清单

1. 实验不同的数据配比方案，观察对小模型性能的影响。
2. 优化领域数据比例，确保通用能力不受损。
3. 实施课程学习策略，对训练顺序进行设计与验证。

📈趋势预测

随着大语言模型的发展，领域专项模型将成为主流，但如何平衡领域数据与通用数据仍是核心挑战。此外，课程学习策略可能会进一步细化，甚至引入自动化排序算法来优化训练顺序。

后续追踪

• 探讨不同预训练模型对领域数据比例的敏感性。
• 开发自动化工具，用于动态调整数据配比和训练顺序。
• 深入研究 Scaling Law 在大模型上的应用效果。

[思考]板块

1. 数据配比对不同任务类型的影响是否可以通过统一指标量化？
2. 是否可以开发一种通用算法，根据任务需求自动调整领域数据比例？
3. 课程学习能否结合强化学习机制，实现动态优化？

原文出处：《2.2.4 数据配比和顺序》