Когда данные становятся ключом: как обучить большие языковые модели эффективно

Автор: Денис Аветисян

Как максимизировать производительность больших языковых моделей при ограниченных ресурсах, фокусируясь на стратегии работы с данными.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Обзор современных методов повышения эффективности обучения больших языковых моделей с точки зрения работы с данными.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их эффективная дообучающая настройка сталкивается с ограничениями, связанными с высокими затратами на аннотацию данных и закономерным снижением отдачи от увеличения их объемов. В данной работе, ‘A Survey on Efficient Large Language Model Training: From Data-centric Perspectives’, представлен систематический обзор методов повышения эффективности дообучения LLM, рассматриваемых с точки зрения центричности данных. Предложенная таксономия охватывает подходы, включающие отбор данных, повышение их качества, генерацию синтетических данных, дистилляцию и сжатие, а также создание саморазвивающихся экосистем данных. Какие инновационные стратегии использования данных позволят в будущем полностью раскрыть потенциал больших языковых моделей при ограниченных вычислительных ресурсах?

Итеративный цикл отбора данных, повышения их качества, генерации синтетических данных и дистилляции знаний формирует саморазвивающиеся экосистемы данных, позволяющие максимизировать производительность языковых моделей при минимальных требованиях к объему данных.

Узкое Горлышко Данных в Пост-Тренировке LLM

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие результаты, однако для эффективной пост-тренировки им требуются обширные наборы данных. Традиционные методы сбора и разметки данных характеризуются высокой стоимостью, медленными темпами и часто приводят к смещениям, препятствующим обобщающей способности и надёжности LLM. Нехватка данных – фундаментальная проблема для демократизации доступа к LLM и реализации их потенциала. Наблюдается значительный рост исследований в этой области – 33 публикации в 2022 году, 313 в 2023 году и 158 в 2024 году (на момент публикации).

В процессе пост-тренировки больших языковых моделей (LLM) применяются три ключевых подхода к повышению качества данных: семантическая перефразировка для увеличения разнообразия, контроль токсичности для обеспечения безопасности и стабилизация распределения для сбалансированного представления.

Подобно тому, как хрупкая конструкция рушится в местах незаметных трещин, так и система искусственного интеллекта ослабевает там, где границы ответственности размыты и данные ненадёжны.

Маховик Данных: Рамки Итеративного Совершенствования

Предлагается концепция «Data Flywheel» – итеративный фреймворк, предназначенный для непрерывного улучшения качества и эффективности данных, используемых в пост-тренировке LLM. Этот подход направлен на создание замкнутого цикла оптимизации, максимизирующего производительность модели при ограниченных ресурсах.

Фреймворк «Data Flywheel» включает четыре ключевых этапа: отбор данных, повышение качества данных, генерация синтетических данных и дистилляция данных. Стратегическая оптимизация каждого этапа позволяет добиться существенного повышения информационной плотности и полезности обучающих данных.

Исследования демонстрируют, что применение фреймворка позволяет достичь улучшения производительности до 12% за счет использования лишь 17% исходного объема данных. Это достигается благодаря эффективным методам отбора данных, выделяющим наиболее релевантные и информативные примеры для обучения.

Пост-тренировка больших языковых моделей (LLM) включает в себя дистилляцию и сжатие данных, включающие передачу знаний посредством дистилляции моделей, извлечение образцов посредством дистилляции данных и унифицированную оптимизацию посредством совместного сжатия.

Оптимизация Отбора Данных: Эффективность и Влияние

Эффективный отбор данных предполагает фильтрацию ценных подмножеств из необработанных данных с целью уменьшения избыточности и повышения эффективности обучения. Это позволяет сконцентрироваться на наиболее информативных экземплярах, снижая вычислительные затраты и ускоряя процесс обучения.

Рассматриваются статический подход, основанный на свойствах данных, и динамический отбор, адаптирующийся в процессе обучения на основе обратной связи от модели. Статическая фильтрация позволяет предварительно исключить нерелевантные данные, в то время как динамический отбор позволяет модели самостоятельно определять полезные экземпляры на каждом этапе обучения.

Существуют четыре основные категории подходов к выбору данных: статическая фильтрация, динамический выбор, стратегия агента и эффективность разметки.

Совместное использование стратегии агентов и методов повышения эффективности разметки может значительно улучшить надежность и экономическую эффективность процесса отбора. Эти методы снижают стоимость разметки и повышают качество обучающих данных, способствуя увеличению справедливости моделей на 38%.

Генерация Синтетических Данных: Расширение Горизонтов и Устранение Смещений

Генерация синтетических данных предоставляет возможность создания новых обучающих примеров для решения проблемы нехватки данных и смягчения смещений, присутствующих в реальных наборах данных. Этот подход позволяет расширить объем доступной информации и повысить качество обучения моделей.

В процессе пост-тренировки больших языковых моделей (LLM) применяются три основных подхода к генерации данных: генерация на основе инструкций для создания пар инструкция-ответ, генерация на основе структурированных знаний и состязательная генерация для проверки устойчивости модели.

В процессе генерации используются методы, такие как генерация на основе инструкций и генерация на основе структурированных знаний, позволяющие создавать разнообразные и информативные синтетические примеры. Генерация на основе инструкций фокусируется на создании пар «инструкция-ответ», а генерация на основе знаний использует структурированную информацию для создания более релевантных данных.

Состязательная генерация повышает устойчивость модели, подвергая ее воздействию сложных и крайних сценариев. Исследования показали, что этот процесс может привести к улучшению возможностей модели на 34%.

К Саморазвивающимся Экосистемам Данных: Непрерывное Обучение

Интеграция концепции Data Flywheel с методами самоитеративной оптимизации и обратной связи по динамической оценке формирует саморазвивающуюся экосистему данных. Этот подход предполагает создание замкнутого цикла, в котором данные генерируются, оцениваются и используются для дальнейшего обучения модели.

Саморазвивающаяся экосистема данных характеризуется автономной генерацией данных, обратной связью в реальном времени и непрерывным обучением.

Использование самой модели для генерации данных для последующего обучения обеспечивает добродетельный цикл непрерывного обучения и улучшения. Метод LLM-as-a-Judge предоставляет автоматизированный механизм для оценки качества данных и управления итеративным процессом их уточнения. Эта система повышает точность модели и снижает зависимость от ручной проверки и аннотации данных.

Экономически эффективные методы генерации данных могут обеспечить снижение затрат на API до 70%, что делает эти техники более доступными. Такой подход открывает перспективы для раскрытия полного потенциала больших языковых моделей, позволяя им адаптироваться и развиваться непрерывно в ответ на меняющиеся данные и потребности пользователей. Документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение – оно рождается во взаимодействии.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует необходимость целостного подхода к обучению больших языковых моделей. Акцент на эффективности использования данных, включающий методы отбора, улучшения и генерации, подчеркивает важность понимания взаимосвязей внутри всей системы. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой дизайн — это когда приходится думать». Данное высказывание особенно актуально в контексте обучения LLM, где неоптимальные стратегии работы с данными приводят к избыточным вычислительным затратам и снижению производительности. Эффективность, достигаемая за счет продуманной архитектуры данных, позволяет создать более устойчивую и масштабируемую систему, способную адаптироваться к изменяющимся требованиям.

Что впереди?

Представленный обзор, концентрируясь на эффективности данных для обучения больших языковых моделей, неизбежно обнажает хрупкость самой концепции “данных”. В погоне за объёмом легко упустить из виду, что качество и релевантность – не просто параметры, а определяющие факторы устойчивости системы. Всё ломается по границам ответственности – если эти границы не видны в структуре данных, болезненные сбои неизбежны. Предложенные методы – от отбора до самоэволюции – лишь временные меры, латки на прохудившемся полотне.

Истинное развитие лежит не в увеличении объёма данных, а в понимании принципов их внутренней организации. Необходимо сместить фокус с синтеза и дистилляции данных на создание систем, способных к самообучению на ограниченном, но структурированном наборе информации. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности: чем проще модель, тем меньше данных ей требуется для достижения устойчивого результата.

В конечном счёте, проблема не в нехватке данных, а в неспособности извлечь из них истинную суть. Структура определяет поведение, и пока мы не научимся проектировать данные так же тщательно, как и сами модели, мы обречены на бесконечную гонку за всё новыми и новыми терабайтами.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.25817.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-02 01:44