Deciphering the Impact of Pretraining Data on Large Language Models through Machine Unlearning

📄 arXiv: 2402.11537v3 📥 PDF

作者: Yang Zhao, Li Du, Xiao Ding, Kai Xiong, Zhouhao Sun, Jun Shi, Ting Liu, Bing Qin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-18 (更新: 2024-08-28)

备注: Accepted by ACL 2024 Findings

💡 一句话要点

通过机器遗忘解析预训练数据对大语言模型的影响

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

关键词: 大语言模型 预训练数据 机器遗忘 模型能力 数据集分析 性能评估 高影响数据

📋 核心要点

  1. 现有的预训练语料组织方式仍然是经验性的，缺乏系统分析，可能未能达到最佳效果。
  2. 本文通过分析48个数据集的影响，提出了一种系统化的方法来评估预训练语料对LLMs性能的贡献。
  3. 研究表明，特定数据集如书籍对模型能力有显著影响，为数据组织提供了实证依据。

📝 摘要（中文）

通过对多种来源的语料进行预训练，大语言模型（LLMs）取得了显著的性能。然而，预训练语料的各个组成部分对模型性能的影响仍然不明确。为了解决这一问题，本文系统分析了来自五大类的48个数据集对LLMs的影响，并通过九大类模型能力的基准测试进行评估。研究结果揭示了多种语料对LLMs性能的贡献及其联合影响模式，包括互补、正交和相关关系。此外，识别出一组“高影响数据”，如书籍，与特定模型能力显著相关。这些发现为数据组织提供了见解，以支持更高效的LLMs预训练。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决预训练语料对大语言模型（LLMs）性能影响的不明确性。现有方法缺乏系统分析，导致语料组织方式依赖经验，可能未能达到最佳效果。

核心思路：通过系统分析48个数据集的影响，论文提出了一种基于机器遗忘的评估方法，旨在量化不同数据集对模型能力的贡献。这样的设计能够揭示数据集之间的互补、正交和相关关系。

技术框架：研究采用了多阶段的分析流程，首先收集和分类数据集，然后通过基准测试评估模型能力，最后分析数据集的影响模式。主要模块包括数据集选择、性能评估和影响分析。

关键创新：论文的主要创新在于系统性地识别和量化不同数据集对LLMs性能的影响，尤其是提出了“高影响数据”的概念，与现有方法相比，提供了更深入的理解和指导。

关键设计：在实验中，使用了多种基准测试来评估模型能力，设置了不同的数据集组合，并分析了其对模型性能的具体影响，确保了实验的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，特定数据集如书籍对模型能力的提升具有显著影响，相关性分析揭示了数据集之间的互补和正交关系。通过系统评估，模型在九大类能力测试中的表现得到了显著改善，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大语言模型的预训练优化、数据集选择策略以及模型能力提升。通过识别高影响数据，研究为未来的模型训练提供了实证依据，可能推动更高效的AI系统开发。

📄 摘要（原文）

Through pretraining on a corpus with various sources, Large Language Models (LLMs) have gained impressive performance. However, the impact of each component of the pretraining corpus remains opaque. As a result, the organization of the pretraining corpus is still empirical and may deviate from the optimal. To address this issue, we systematically analyze the impact of 48 datasets from 5 major categories of pretraining data of LLMs and measure their impacts on LLMs using benchmarks about nine major categories of model capabilities. Our analyses provide empirical results about the contribution of multiple corpora on the performances of LLMs, along with their joint impact patterns, including complementary, orthogonal, and correlational relationships. We also identify a set of ``high-impact data'' such as Books that is significantly related to a set of model capabilities. These findings provide insights into the organization of data to support more efficient pretraining of LLMs.