Pre-training LLMs using human-like development data corpus

📄 arXiv: 2311.04666v4 📥 PDF

作者: Khushi Bhardwaj, Raj Sanjay Shah, Sashank Varma

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-08 (更新: 2024-01-10)

备注: Proceedings of the BabyLM Challenge at the 27th Conference on Computational Natural Language Learning

💡 一句话要点

提出使用类人发展数据语料库进行大规模语言模型预训练

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大规模语言模型 预训练 语言习得 上下文表示 超参数优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM预训练方法依赖于大量的文本数据，难以模拟儿童的语言习得过程。
  2. 本研究通过使用与儿童相似数量的标记数据，预训练LLMs以学习上下文词表示，探索语言模型的学习能力。
  3. 实验结果表明，所提出的方法在不同架构和训练周期中表现出良好的性能，验证了模型的稳健性和可重复性。

📝 摘要（中文）

预训练的大规模语言模型（LLMs）在多种语言推理和理解任务中取得了成功。LLMs的预训练阶段依赖于大量原始文本数据。BabyLM共享任务将LLM的预训练与人类语言习得进行比较，指出13岁儿童接触的标记数量远少于LLMs。在本研究中，我们在与儿童相似的标记数量上预训练并评估LLMs的上下文词表示学习能力。我们提供了一系列强有力的基线，涵盖不同架构、跨周期性能变化的评估，以及严格小型和严格轨道的预训练指标。我们还尝试松散地复制任务组织者提供的RoBERTa基线，以观察超参数选择的训练稳健性和可重复性。我们在报告中提供了严格和严格小型轨道的提交细节。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有大规模语言模型（LLMs）预训练过程中对比人类语言习得的不足，尤其是如何在较少的标记数据上有效学习上下文词表示。现有方法通常依赖于海量数据，缺乏对儿童语言学习过程的模拟。

核心思路：论文提出在与儿童相似的标记数量上进行LLMs的预训练，旨在探讨模型在有限数据下的学习能力。通过提供强有力的基线和不同架构的比较，验证模型的有效性和稳健性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型选择、预训练过程和性能评估四个主要模块。数据预处理阶段确保输入数据的质量，模型选择阶段则比较不同架构的表现，预训练过程则在特定的超参数下进行，最后通过严格的评估标准来衡量模型性能。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLMs的预训练与儿童的语言习得过程进行对比，提出在较少标记数据上进行有效学习的可能性。这一方法与传统依赖大量数据的预训练方式形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了多种架构进行比较，并在不同训练周期中评估性能变化。损失函数和超参数的选择经过精心设计，以确保模型在小规模数据集上的学习效果。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在与儿童相似的标记数量上进行预训练，模型在上下文词表示学习能力上表现出显著提升。与传统的RoBERTa基线相比，模型在多个评估指标上均取得了优异的性能，验证了其在小规模数据集上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、儿童语言学习辅助工具以及自然语言处理（NLP）领域的模型优化。通过模拟儿童的语言习得过程，可以开发出更具人性化的语言学习系统，提升学习效果和用户体验。未来，这种方法可能推动更高效的语言模型设计，适用于资源有限的环境。

📄 摘要（原文）

Pre-trained Large Language Models (LLMs) have shown success in a diverse set of language inference and understanding tasks. The pre-training stage of LLMs looks at a large corpus of raw textual data. The BabyLM shared task compares LLM pre-training to human language acquisition, where the number of tokens seen by 13-year-old kids is magnitudes smaller than the number of tokens seen by LLMs. In this work, we pre-train and evaluate LLMs on their ability to learn contextual word representations using roughly the same number of tokens as seen by children. We provide a strong set of baselines; with different architectures, evaluation of changes in performance across epochs, and reported pre-training metrics for the strict small and strict tracks of the task. We also try to loosely replicate the RoBERTa baseline given by the task organizers to observe the training robustness to hyperparameter selection and replicability. We provide the submission details to the strict and strict-small tracks in this report.