ProX：赋予大型语言模型“编程”能力，提升数据质量，解锁更高效预训练
引言
大型语言模型（LLM）的训练依赖于海量数据，但数据质量直接影响模型性能。传统数据清洗方法依赖于人工专家制定规则，效率低下且难以适应不断变化的数据特性。ProX框架的出现，为解决这一难题提供了一种全新的思路：将数据清洗视为编程问题，赋予模型自动执行数据精炼的能力。
ProX的核心优势
ProX的核心优势在于将数据清洗任务转化为编程问题，并利用小型模型自动生成和执行数据处理程序。这使得ProX拥有以下显著优势：
- 自动化处理： ProX能够自动对每个数据样本进行细粒度的清洗和改进，无需人工专家干预，极大地提高了效率。
- 性能提升： 使用ProX处理后的数据进行预训练，能够在各种下游任务中取得超过2%的性能提升。
- 领域灵活性： ProX适用于不同领域，包括数学等，无需特定领域设计即可显著提升模型性能。
- 资源节省： 相比于基于大型语言模型的数据合成方法，ProX在保持结果的同时，显著减少计算资源的需求，为高效预训练大型语言模型提供有前景的路径。
ProX的技术原理
ProX通过两阶段精炼流程实现数据质量的提升：
- 文档级编程： ProX首先在种子数据上微调小型基础语言模型，使其适应数据精炼任务。然后，模型为预训练语料库中的每个样本生成数据处理程序，包括过滤、字符串标准化和去除噪声行等操作。
- 块级编程： ProX进一步细化数据精炼过程，通过灵活的功能调用增强数据质量，例如统一特定的转换或清洗过程。
ProX的应用场景
ProX的应用场景非常广泛，包括：
- 大型语言模型预训练： 提升大量高质量文本数据进行预训练的大型语言模型的数据集质量。
- 数据清洗和预处理： 在数据挖掘、自然语言处理和其他机器学习任务中，自动执行数据清洗和预处理步骤，减少人工干预。
- 领域适应性训练： 针对特定领域的应用，如医疗、法律或金融，优化数据集以更好地适应专业术语和语境。
- 持续学习： 在持续学习或增量学习的场景中，帮助模型通过不断精炼数据适应新信息和变化。
- 数据合成： 生成高质量的合成数据，增强现有的数据集，特别是在数据稀缺的领域。
结论
ProX框架的出现，为提高大型语言模型预训练数据质量提供了一种全新的思路。通过将数据清洗任务转化为编程问题，ProX赋予模型自动执行数据精炼的能力，显著提升了模型性能，并降低了预训练成本。随着ProX的不断发展，我们可以期待其在更多领域发挥重要作用，推动大型语言模型技术的进步。
参考文献
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