Data Similarity is Not Enough to Explain Language Model Performance

📄 arXiv: 2311.09006v1 📥 PDF

作者: Gregory Yauney, Emily Reif, David Mimno

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-15

期刊: Published in EMNLP 2023

💡 一句话要点

探讨数据相似性不足以解释语言模型性能的复杂性

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

关键词: 语言模型 预训练数据 下游任务 相似性度量 多语言数据集 模型性能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究普遍认为，预训练数据与下游任务数据的相似性决定了模型性能，但这一假设在某些情况下并不成立。
  2. 论文通过大规模比较不同数据集，探讨了相似性度量与语言模型性能之间的关系，挑战了传统观点。
  3. 实验结果表明，尽管多语言数据集的相似性与性能相关，但在其他基准中相似性度量与准确性并无相关性，揭示了更复杂的关系。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在许多下游任务上表现出色，但并非所有任务都如此。通常认为，预训练数据与任务数据之间的相互作用决定了这种性能差异。本文通过对Pile和C4预训练数据集与下游基准的广泛比较，测试了分布和示例特定的相似性度量（包括嵌入、标记和模型基础）是否与语言模型性能相关。结果显示，对于多语言数据集，相似性与性能相关，但在其他基准中，相似性度量与准确性甚至彼此之间并无相关性。这表明，预训练数据与下游任务之间的关系比通常假设的要复杂得多。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨预训练数据与下游任务之间的相似性是否能够有效解释语言模型的性能差异。现有方法通常假设相似性越高，模型性能越好，但这一假设在某些情况下并不成立。

核心思路：通过对不同数据集的相似性度量进行大规模比较，论文提出了对相似性与模型性能关系的重新审视，旨在揭示更复杂的影响因素。

技术框架：研究采用了多种相似性度量方法，包括嵌入、标记和模型基础的相似性度量，比较了Pile和C4预训练数据集与多个下游基准的表现。

关键创新：论文的主要创新在于发现了相似性度量与模型性能之间的非线性关系，尤其是在多语言数据集上表现出相关性，而在其他基准上则未能找到相关性。

关键设计：研究中使用了多种相似性度量方法，并进行了系统的实验设计，以确保结果的可靠性和可重复性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，对于多语言数据集，相似性度量与模型性能存在显著相关性，而在其他基准中则未能找到相关性。这一发现挑战了传统的假设，提示研究者在选择预训练数据时需考虑更复杂的因素。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和文本生成等。通过深入理解预训练数据与任务数据之间的复杂关系，可以为模型设计和优化提供新的思路，提升下游任务的性能和适应性。

📄 摘要（原文）

Large language models achieve high performance on many but not all downstream tasks. The interaction between pretraining data and task data is commonly assumed to determine this variance: a task with data that is more similar to a model's pretraining data is assumed to be easier for that model. We test whether distributional and example-specific similarity measures (embedding-, token- and model-based) correlate with language model performance through a large-scale comparison of the Pile and C4 pretraining datasets with downstream benchmarks. Similarity correlates with performance for multilingual datasets, but in other benchmarks, we surprisingly find that similarity metrics are not correlated with accuracy or even each other. This suggests that the relationship between pretraining data and downstream tasks is more complex than often assumed.