[论文笔记] Data-Juicer: A One-Stop Data Processing System for Large Language Models

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GitHub - modelscope/data-juicer: A one-stop data processing system to make data higher-quality, juicier, and more digestible for (multimodal) LLMs! ???? ???? ???? ➡️ ➡️???? ???? ????为大模型提供更高质量、更丰富、更易”消化“的数据！

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一、motivation

这篇论文介绍了一个名为Data-Juicer的系统，它是一个为大型语言模型（LLMs）设计的数据加工处理系统。大型语言模型，比如我们熟知的GPT系列，需要大量多样化、高质量的数据来训练，以提高其性能。Data-Juicer的目标就是帮助研究人员和开发者更高效地准备、处理和优化这些训练数据。

1. 为什么需要Data-Juicer？

• 大型语言模型就像一个学习多种语言的学生，需要大量不同类型的教材（数据）来学习。
• 现有的工具大多是为特定类型的数据准备的，不够灵活，不能满足多样化数据需求。

2. Data-Juicer是做什么的？

• Data-Juicer是一个“数据榨汁机”，它可以将各种来源、各种类型的原始数据转换成适合大型语言模型训练的“数据食谱”。
• 它提供了50多个内置的操作符（Operators），可以*组合和扩展，以适应不同的数据需求。

3. Data-Juicer的特点：

• 多样性：能够处理来自网页、对话、学术论文、代码库等不同来源的数据。
• 灵活性：用户可以根据自己的需求配置和评估不同的数据食谱。
• 高效性：优化了数据处理流程，与大型语言模型的训练、评估和分布式计算生态系统无缝集成。

4. Data-Juicer如何工作？

• 用户可以通过Data-Juicer的可视化界面和自动评估功能，及时获得数据处理的反馈。
• 它支持从零代码到深度定制的不同使用场景，无论是新手还是专家都能上手。

5. 实际效果如何？

• 使用Data-Juicer处理的数据，在16个大型语言模型基准测试中平均分数提高了7.45%。
• 在实际应用中，Data-Juicer帮助提升了模型性能，同时减少了数据处理和模型训练的成本。

6. 开源和维护：

• Data-Juicer和它的数据食谱已经在GitHub上开源，并且得到了积极的维护。

简而言之，Data-Juicer是一个强大的工具，它通过提供灵活、高效的数据处理能力，帮助研究人员和开发者更好地训练和优化大型语言模型。

二、pipeline

Data-Juicer的工作原理可以想象成一个厨房，你的数据集就是各种食材，而Data-Juicer就是一套高级的烹饪工具，帮助你将这些食材制作成美味的菜肴——也就是为大型语言模型（LLMs）准备的优质数据食谱。以下是Data-Juicer如何帮助你找到最优数据配方的步骤：

1. 统一数据格式（Formatters）：

   • Data-Juicer首先将你所有的数据集转换成统一的格式，这样无论数据来自哪里，都可以被系统处理。这就像将所有食材洗净切好，准备烹饪。

2. 数据编辑和增强（Mappers）：

   • 接下来，Data-Juicer允许你对数据进行编辑和增强，比如去除不需要的部分，增加新的信息，或者调整数据的结构。这相当于根据菜谱调整食材的切割方式或调味。

3. 数据筛选（Filters）：

   • 然后，你可以使用Data-Juicer的筛选功能来去除低质量或不相关的数据样本。这就像是挑选出最新鲜、最优质的食材。

4. 去除重复数据（Deduplicators）：

   • 系统会帮助你识别和删除重复的数据，以避免模型训练时的冗余。这相当于在烹饪前确保没有重复使用相同的食材。

5. 数据混合和比例调整：

   • Data-Juicer允许你混合不同的数据集，并调整它们的比例，以找到最佳的组合。这就像是在烹饪中尝试不同的食材搭配和分量，以找到最佳的口味平衡。

6. 自动评估和反馈：

   • 在整个过程中，Data-Juicer提供了自动评估工具，可以及时反馈数据配方对模型性能的影响。这相当于在烹饪过程中不断尝试菜肴，调整配方。

7. 超参数优化（HPO）：

   • Data-Juicer利用超参数优化技术，自动寻找最佳的数据处理参数。这就像是使用科学的方法来确定烹饪的最佳温度和时间。

8. 可视化工具：

   • 系统提供了可视化工具，帮助你理解不同数据处理步骤的影响。这相当于通过观察菜肴的颜色和质地变化来评估烹饪效果。

9. 迭代优化：

   • 根据评估结果，你可以不断迭代和优化你的数据配方，直到找到最优解。这就像是根据食客的反馈不断调整菜肴，以达到最佳的味道。

10. 集成和部署：

    • 最终，你可以将优化后的数据配方用于模型训练和微调，或者将其保存和分享给其他研究人员。这相当于将完美烹饪的菜肴端上桌供人享用。

通过这些步骤，Data-Juicer帮助你从原始数据中提取最大价值，为大型语言模型制作出最优质的数据食谱。

三、HPO

例如，如果HPO正在探索三组数据配方，可以采取以下步骤：

1. 初始探索：为每组配方分配一个较小的预算（例如，10个训练步）进行初步评估。
2. 性能评估：在每个训练步后，使用验证集评估模型性能。
3. 早停判断：如果在连续3个训练步中性能提升小于1%，则可能对该配方执行早停。
4. 资源再分配：将节省下来的资源分配给表现更好的配方，进行更深入的训练和评估。