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摘要：预训练数据集通常是从网络内容中收集的，缺乏固有的领域划分。 例如，像 Common Crawl 这样广泛使用的数据集并不包含明确的领域标签，而手动整理标记数据集（如 The Pile）则是一项劳动密集型工作。 因此，尽管预训练数据混合对预训练性能有显著的好处，但确定最佳的预训练数据混合仍然是一个具有挑战性的问题。 为了应对这些挑战，我们提出了基于聚类的迭代数据混合引导（CLIMB），这是一个自动化的框架，可以在预训练设置中发现、评估和优化数据混合。 具体而言，CLIMB将大规模数据集嵌入并聚类到语义空间中，然后使用较小的代理模型和预测器迭代搜索最优混合。 当使用这种混合物对400B令牌进行连续训练时，我们的1B模型超过了最先进的Llama-3.2-1B的2.0%。 此外，我们观察到，针对特定领域（如社会科学）进行优化，比随机抽样提高了5%。 最后，我们介绍了ClimbLab，这是一个经过筛选的1.2万亿令牌语料库，包含20个集群，作为一个研究游乐场，以及ClimbMix，这是一个紧凑但功能强大的4000亿令牌数据集，专为高效的预训练而设计，在相同的令牌预算下提供卓越的性能。 我们分析了最终的数据混合，阐明了最佳数据混合的特征。 我们的数据可在以下网址获取：CLIMB，Huggingface链接：Paper page，论文链接：2504.13161

研究背景和目的

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，预训练数据集在其性能提升中扮演了至关重要的角色。然而，预训练数据集通常是从网络内容中收集的，缺乏固有的领域划分。例如，广泛使用的Common Crawl数据集并不包含明确的领域标签，而手动整理标记数据集如The Pile则是一项劳动密集型工作。因此，尽管预训练数据混合对预训练性能有显著的好处，但确定最佳的预训练数据混合仍然是一个具有挑战性的问题。

本研究的目的是提出一种自动化的框架，即基于聚类的迭代数据混合引导（CLIMB），以在预训练设置中发现、评估和优化数据混合。CLIMB旨在通过大规模数据集在语义空间中的嵌入和聚类，以及使用较小的代理模型和预测器迭代搜索最优混合，从而在不依赖手动定义领域标签的情况下，提高预训练模型的性能。

研究方法

1. 数据预处理

• 文本嵌入：使用嵌入模型将文档映射到嵌入空间中，以便在相同集群内的文档之间实现更深的语义对齐。
• 嵌入聚类：采用k-means等聚类算法将嵌入后的文档分组为初始集群。为了后续处理的精细度，初始集群数量K_init设置为相对较大的值（如1000）。
• 集群合并：通过模型基分类器进行集群级别的修剪，去除低质量集群，并基于质心距离将剩余的高质量集群合并为增强集群（K_enhanced < K_pruned < K_init）。

2. 迭代引导：混合权重搜索

• 混合权重搜索作为双层优化问题：给定一组数据集群D={D1, D2,..., Dk}和目标函数ℓ(α,ω)（其中α为混合权重，ω为模型权重），目标是找到最优混合权重α*∈A，以最大化任务性能ℓ(α,ω)。
• 使用预测器近似目标函数：为了降低计算成本，使用预测器fθ(α)来近似目标函数ℓ(α,ω)，基于一组（混合权重，性能）对进行训练。
• 迭代引导解决双层优化问题：通过坐标下降方法交替优化配置采样和预测器拟合子程序。在每次迭代中，根据预测性能对配置进行排序，并从顶部配置中随机采样新配置，以平衡利用和探索。然后，使用新采样的配置训练预测器，并用于评估配置和生成预测性能。

3. 实验设置

• 数据集：使用Nemotron-CC和smollm-corpus作为源数据集，通过CLIMB聚类得到21个超级集群，包含约8000亿令牌。评估在PIQA、ARC_C、ARC_E、HellaSwag、WinoGrande和SIQA等推理基准上进行。
• 模型：首先进行第一阶段预训练以建立坚实基础，然后训练62M、350M和1B三种规模的Transformer解码器模型。对于代理模型，使用62M和350M以提高效率。对于目标模型，评估所有三种规模以评估方法在不同尺度上的表现。
• 基线：与随机选择、DoReMi和RegMix等先进的数据混合方法进行比较。

研究结果

1. 与数据混合基线的比较

在350M和1B目标模型上，CLIMB在平均准确率上均优于所有基线数据混合方法。例如，在350M目标模型上，CLIMB的平均准确率为54.83%，高于随机选择的52.17%和最佳基线RegMix的53.78%。在1B目标模型上，CLIMB的平均准确率为60.41%，高于所有基线。

2. 与最先进的语言模型的比较

使用CLIMB找到的最优数据混合对400B令牌进行连续训练后，我们的1B模型在多数通用推理基准上均优于Llama-3.2-1B等先进基线，整体平均准确率提高了2.0%。

3. 针对特定领域的优化

除了优化通用推理任务外，CLIMB还能针对特定领域（如社会科学）进行优化。实验结果表明，针对社会科学领域的优化比随机抽样提高了5%的准确率。

4. 消融研究

• 搜索计算预算的影响：增加搜索的总计算量（如从100%增加到150%或200%）可以进一步提高下游准确性。
• 计算分配的影响：在迭代次数和每次迭代的搜索次数之间找到平衡（如4:2:1的分配比例）对于稳健地找到好的混合至关重要。
• 代理模型的影响：使用较大的代理模型（如350M）可以更准确地估计最终（较大）目标模型的性能。
• 集群数量的影响：CLIMB对集群数量不太敏感，表现出鲁棒性。
• 初始化方案的影响：Dirichlet初始化略优于随机初始化，但性能相当，表明数据混合方法对初始化选择不敏感。

研究局限

尽管CLIMB在预训练数据混合方面取得了显著成效，但仍存在一些局限性：

1. 计算成本：尽管CLIMB通过迭代引导和使用较小的代理模型降低了计算成本，但在大规模数据集上进行嵌入、聚类和迭代搜索仍然需要相当的计算资源。
2. 数据集依赖性：CLIMB的性能可能依赖于所使用的源数据集的质量和多样性。如果源数据集存在偏差或不足，可能会影响最终数据混合的效果。
3. 预测器的局限性：预测器用于近似目标函数，但其准确性可能受到训练数据的质量和数量的限制。预测器的偏差可能会影响数据混合的搜索方向。

未来研究方向

1. 降低计算成本：探索更高效的嵌入和聚类算法，以及更轻量级的代理模型，以进一步降低CLIMB的计算成本。
2. 增强数据集的多样性和质量：研究如何整合更多样化的数据源，并改进数据清洗和过滤技术，以提高源数据集的质量和多样性。
3. 改进预测器：研究更先进的预测器模型，以提高其对目标函数的近似准确性，从而更精确地指导数据混合的搜索过程。
4. 扩展到更多领域和任务：将CLIMB扩展到更多领域和任务上，以验证其在不同场景下的有效性和通用性。
5. 结合其他优化技术：探索将CLIMB与其他数据优化技术（如数据增强、数据选择等）相结合的可能性，以进一步提升预训练模型的性能。

总之，CLIMB为预训练数据混合提供了一种自动化的解决方案，通过迭代引导和预测器实现了对数据混合的有效搜索和优化。未来的研究可以进一步改进CLIMB的性能和效率，并探索其在更多领域和任务上的应用。