引言：
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的预训练数据质量至关重要，它直接影响着模型的性能和泛化能力。传统的数据清洗方法依赖于人类专家制定规则，效率低下且难以适应不断变化的数据模式。ProX，一个全新的框架，将数据清洗任务视为编程问题，赋予模型自动执行细粒度操作的能力，从而显著提升预训练数据的质量，为LLM的性能带来突破性提升。
ProX的核心优势：
ProX的创新之处在于将数据清洗任务转化为编程问题，并利用小型语言模型自动生成和执行数据处理程序。这使得ProX能够：
- 自动执行细粒度操作： ProX能够自动执行字符串标准化、噪声行移除等细粒度操作，无需人工干预，极大地提高了数据清洗效率。
- 显著提升模型性能： 使用ProX处理后的数据进行预训练，模型在各种下游任务中取得超过2%的性能提升，展现出显著的优势。
- 广泛适用性： ProX适用于不同模型大小和预训练语料库，包括特定领域（如数学）的持续预训练，无需特定领域设计即可提升模型性能。
- 资源节省： 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了新的路径。
ProX的技术原理：
ProX的核心技术在于两阶段数据精炼：
- 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，模型为每个样本生成文档级程序，进行粗粒度的数据清洗。
- 块级编程：在文档级编程的基础上，ProX进一步生成块级程序，对每个样本进行细粒度的清洗和改进。
ProX的应用场景：
ProX的应用场景广泛，包括：
- 大型语言模型预训练： ProX能够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，ProX可以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： 对于特定领域的应用，如医疗、法律或金融，ProX可以优化数据集，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，ProX可以帮助模型通过不断精炼数据适应新信息和变化。
- 数据合成： ProX可以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的出现标志着大语言模型预训练数据质量提升的新纪元。它将数据清洗任务转化为编程问题，利用模型自动执行细粒度操作，显著提升了数据质量，为LLM的性能带来了突破性提升。ProX的广泛适用性和资源节省特性，使其成为未来大语言模型预训练的重要工具，为人工智能领域的发展提供了新的动力。
参考文献：
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