Efficient Continual Pre-training for Building Domain Specific Large Language Models

📄 arXiv: 2311.08545v2 📥 PDF

作者: Yong Xie, Karan Aggarwal, Aitzaz Ahmad

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-14 (更新: 2026-01-09)

备注: ACL 2024: https://aclanthology.org/2024.findings-acl.606/

期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024

DOI: 10.18653/v1/2024.findings-acl.606

💡 一句话要点

提出持续预训练方法以高效构建领域特定的大型语言模型

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

关键词: 持续预训练 领域适应 大型语言模型 金融领域 数据选择策略

📋 核心要点

  1. 现有的领域特定LLMs通常需要在完整的领域语料上进行训练，成本高且效率低。
  2. 本文提出通过持续预训练的方法，在已有的开放领域LLM基础上进行领域适应，降低训练成本。
  3. 实验结果表明，FinPythia在金融任务上性能显著提升，同时在开放领域任务上保持稳定表现。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在开放领域表现出色，但针对特定领域的LLMs通常需要在该领域的语料库上进行完全训练。本文探索了一种替代策略，即通过持续预训练来开发领域特定的LLMs。我们介绍了FinPythia-6.9B，该模型通过在金融领域进行领域自适应的持续预训练而开发。持续预训练的FinPythia在金融任务上相较于原始基础模型展现出一致的性能提升。此外，我们还探讨了简单而有效的数据选择策略，这些策略在仅使用10%语料库大小和成本的情况下，超越了传统持续预训练的性能，同时未对开放领域标准任务造成任何降级。我们的研究为以成本效益高的方式构建领域特定的LLMs提供了替代解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决领域特定大型语言模型训练成本高、效率低的问题。现有方法通常需要在完整的领域语料上进行训练，导致资源浪费和时间消耗。

核心思路：论文提出了一种持续预训练的方法，通过在已有的开放领域LLM上进行领域自适应训练，旨在以更低的成本和更少的数据实现领域特定模型的构建。

技术框架：整体架构包括初始的开放领域LLM作为基础模型，随后进行领域自适应的持续预训练。主要模块包括数据选择策略、预训练过程和评估阶段。

关键创新：最重要的创新点在于提出了有效的数据选择策略，使得在仅使用10%的语料库和成本的情况下，模型性能依然优于传统的持续预训练方法。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和优化策略，确保在领域适应过程中不会对开放领域任务的性能造成负面影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FinPythia在金融任务上的性能提升显著，相较于原始模型，任务准确率提高了X%（具体数据未知），同时在开放领域标准任务上的表现保持稳定，未出现性能下降。这表明该方法在领域适应性和成本效益上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、医疗、法律等专业领域，能够为这些领域提供高效的语言理解和生成能力。通过降低训练成本，企业和研究机构可以更容易地开发和部署领域特定的语言模型，从而提升相关任务的自动化水平和效率。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable open-domain capabilities. LLMs tailored for a domain are typically trained entirely on domain corpus to excel at handling domain-specific tasks. In this work, we explore an alternative strategy of continual pre-training as a means to develop domain-specific LLMs over an existing open-domain LLM. We introduce FinPythia-6.9B, developed through domain-adaptive continual pre-training on the financial domain. Continual pre-trained FinPythia showcases consistent improvements on financial tasks over the original foundational model. We further explore simple but effective data selection strategies for continual pre-training. Our data selection strategies outperform vanilla continual pre-training's performance with just 10% of corpus size and cost, without any degradation on open-domain standard tasks. Our work proposes an alternative solution to building domain-specific LLMs cost-effectively.