DataFiltering
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Issue Date: 2025-07-20 [Paper Note] Scaling Laws for Data Filtering -- Data Curation cannot be Compute Agnostic, Sachin Goyal+, CVPR'24 Summary視覚と言語のモデル（VLMs）のトレーニングにおいて、高品質なデータのフィルタリングが重要であるが、計算リソースとは無関係に行われることが多い。本研究では、データの品質と量のトレードオフ（QQT）に対処するため、ウェブデータの非均質性を考慮したニューラルスケーリング法則を提案。これにより、データの有用性の違いや繰り返し使用による劣化を評価し、複数のデータプールの組み合わせによるモデルのパフォーマンスを推定可能にする。最適なデータプールのキュレーションを通じて、計算リソースに応じた最高のパフォーマンスを達成できることを示した。 Comment元ポスト:https://x.com/cloneofsimo/status/1946241642572448174?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q高品質なデータにフィルタリングすることで多くの研究がモデルがより高い性能を達成できることを示しているが、高品質なデータには限りがあることと、繰り返し学習をすることですぐにその効用が低下する（Quality-Quantity tradeoff!)という特性がある。このような状況において、たとえば計算の予算がデータ6パケット分の時に、めちゃめちゃフィルタリングを頑張っg高品質なデータプールEのみを使って6 epoch学習するのが良いのか、少し品質は落ちるデータDも混ぜてE+Dを3 epoch学習するのが良いのか、ときにどちらが良いのか？という話のようである。
Issue Date: 2025-07-20 [Paper Note] Scaling Laws for Data Filtering -- Data Curation cannot be Compute Agnostic, Sachin Goyal+, CVPR'24 Summary視覚と言語のモデル（VLMs）のトレーニングにおいて、高品質なデータのフィルタリングが重要であるが、計算リソースとは無関係に行われることが多い。本研究では、データの品質と量のトレードオフ（QQT）に対処するため、ウェブデータの非均質性を考慮したニューラルスケーリング法則を提案。これにより、データの有用性の違いや繰り返し使用による劣化を評価し、複数のデータプールの組み合わせによるモデルのパフォーマンスを推定可能にする。最適なデータプールのキュレーションを通じて、計算リソースに応じた最高のパフォーマンスを達成できることを示した。 Comment元ポスト:https://x.com/cloneofsimo/status/1946241642572448174?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q高品質なデータにフィルタリングすることで多くの研究がモデルがより高い性能を達成できることを示しているが、高品質なデータには限りがあることと、繰り返し学習をすることですぐにその効用が低下する（Quality-Quantity tradeoff!)という特性がある。このような状況において、たとえば計算の予算がデータ6パケット分の時に、めちゃめちゃフィルタリングを頑張っg高品質なデータプールEのみを使って6 epoch学習するのが良いのか、少し品質は落ちるデータDも混ぜてE+Dを3 epoch学習するのが良いのか、ときにどちらが良いのか？という話のようである。