DataMixture
[Paper Note] Harnessing Diversity for Important Data Selection in Pretraining Large Language Models, Chi Zhang+, ICLR'25 Spotlight, 2024.09
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#EfficiencyImprovement #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #read-later #Diversity #Selected Papers/Blogs #Generalization #DownstreamTasks #Adaptive #Multi-Armed Bandit Issue Date: 2026-01-21 GPT Summary- データ選択は大規模言語モデルの事前トレーニングにおいて重要で、影響スコアでデータインスタンスの重要性を測定します。しかし、トレーニングデータの多様性不足や影響計算の時間が課題です。本研究では、品質と多様性を考慮したデータ選択手法\texttt{Quad}を提案します。アテンションレイヤーの$iHVP$計算を適応させ、データの品質評価を向上。データをクラスタリングし、選択プロセスでサンプルの影響を評価することで、全インスタンスの処理を回避します。マルチアームバンディット法を用い、品質と多様性のバランスを取ります。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=bMC1t7eLRc
[Paper Note] Data Mixing Laws: Optimizing Data Mixtures by Predicting Language Modeling Performance, Jiasheng Ye+, ICLR'25, 2024.03
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #Scaling Laws Issue Date: 2026-01-21 GPT Summary- データ混合法則に基づき、モデル性能を予測するための関数を提案し、混合比率が性能に与える影響を定量的に分析。これにより、未知のデータ混合物の性能を事前に評価できる。実験結果では、1Bモデルが最適化された混合物で、デフォルトの混合物に比べ48%の効率で同等の性能を達成。さらに、継続的なトレーニングへの応用を通じて、混合比率を正確に予測し、動的データスケジュールの可能性を提示。 Comment
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[Paper Note] Adaptive Data Optimization: Dynamic Sample Selection with Scaling Laws, Yiding Jiang+, ICLR'25, 2024.10
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #Scaling Laws #Adaptive Issue Date: 2026-01-21 GPT Summary- データの事前学習構成はモデル性能に重要ですが、標準的な分配ガイドラインは存在せず、従来の手法はワークフローの複雑性を増加させる。そこで、オンラインでデータ分布を最適化する「Adaptive Data Optimization（ADO）」を提案。ADOは他の知識やプロキシモデルに依存せず、トレーニング中にデータの適切な混合を調整し、スケーラビリティと統合性を向上させる。実験により、ADOは他手法と同等以上の性能を示し、計算効率を保ちながら動的なデータ調整を可能にし、データ収集戦略への新たな視点も提供する。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=aqok1UX7Z1
[Paper Note] Aioli: A Unified Optimization Framework for Language Model Data Mixing, Mayee F. Chen+, ICLR'25, 2024.11
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #Adaptive Issue Date: 2026-01-21 GPT Summary- トレーニングデータの最適な混合が言語モデルの性能に影響を与えるが、既存の手法は層化サンプリングを一貫して上回れない。これを解明するため、標準フレームワークで手法を統一し、混合法則が不正確であることを示した。新たに提案したオンライン手法Aioliは、トレーニング中に混合パラメータを推定し動的に調整。実験では、Aioliが層化サンプリングを平均0.27ポイント上回り、短いランで最大12.012ポイントの向上を達成した。 Comment
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[Paper Note] Why Less is More （Sometimes）: A Theory of Data Curation, Elvis Dohmatob+, arXiv'25, 2025.11
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#ComputerVision #Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Selected Papers/Blogs #PhaseTransition Issue Date: 2025-11-12 GPT Summary- 本論文では、データを少なく使う方が良い場合についての理論的枠組みを提案し、小規模な厳選データセットが優れた性能を発揮する理由を探ります。データキュレーション戦略を通じて、ラベルに依存しない・依存するルールのテスト誤差のスケーリング法則を明らかにし、特定の条件下で小規模データが大規模データを上回る可能性を示します。ImageNetでの実証結果を通じて、キュレーションが精度を向上させることを確認し、LLMの数学的推論における矛盾する戦略への理論的説明も提供します。 Comment
元ポスト:
openreview: https://openreview.net/forum?id=8KcjEygedc
[Paper Note] Learning to See Before Seeing: Demystifying LLM Visual Priors from Language Pre-training, Junlin Han+, arXiv'25, 2025.09
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#ComputerVision #Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #Evaluation #MultiModal #Reasoning #read-later #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-10-15 GPT Summary- 大規模言語モデル（LLMs）は、テキストのみで訓練されながらも視覚的先入観を発展させ、少量のマルチモーダルデータで視覚タスクを実行可能にする。視覚的先入観は、言語の事前訓練中に獲得された知識であり、推論中心のデータから発展する。知覚の先入観は広範なコーパスから得られ、視覚エンコーダーに敏感である。視覚を意識したLLMの事前訓練のためのデータ中心のレシピを提案し、500,000 GPU時間をかけた実験に基づく完全なMLLM構築パイプラインを示す。これにより、視覚的先入観を育成する新しい方法を提供し、次世代のマルチモーダルLLMの発展に寄与する。 Comment
元ポスト:
MLE Bench (Multi-Level Existence Bench)
[Paper Note] Data Mixing Can Induce Phase Transitions in Knowledge Acquisition, Xinran Gu+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.05
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#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #NeurIPS #read-later #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #PhaseTransition Issue Date: 2025-10-03 GPT Summary- LLMsの訓練において、知識が豊富なデータセットとウェブスクレイピングデータの混合が、知識獲得において位相転移を示すことを実証。モデルサイズを臨界値まで増加させると、記憶状態が急激に変化し、混合比率が臨界値を超えると急速に記憶が増加。これらの現象は容量配分に起因し、最適なデータ配分がモデルサイズや混合比率によって不連続に変わることを示す。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=tQZK5frjVU
高品質なデータ（knowledge-denseな合成データなど）とwebからスクレイピングしてきたような低品質なデータのDataMixtureの割合が一定ラインを超えると、（knowledge acquisitionの観点から）相転移が生じてスケーリングの挙動が変化することをコントロールされた実験によって示している模様。
DataMixtureの観点でいうと、モデルサイズを固定してDataMixtureの比率を変化させたときに、knowledge-denseなデータが一定閾値未満の場合は、モデルはこれらのデータから何も学習しないが、ある閾値を超えた途端に知識を学習し始める非線形な挙動となる。
一方DataMixtureの比率を固定して、モデルサイズを変化させた場合も同様の相転移が観測された、という感じらしい。
興味深い。
[Paper Note] Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training: A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls, Feiyang Kang+, EMNLP'25, 2025.10
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#Analysis #Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SyntheticData #EMNLP #Selected Papers/Blogs #One-Line Notes #PhaseTransition Issue Date: 2025-10-03 GPT Summary- 合成データ技術はLLMのトレーニングデータの供給制限を克服する可能性を持つ。本研究では、自然なウェブデータと合成データの混合を比較し、言い換えた合成データのみでの事前トレーニングは自然なデータよりも速くないことを示した。1/3の言い換えた合成データと2/3の自然データの混合が、より効率的なトレーニングを可能にすることが分かった。教科書スタイルの合成データは小さなデータ予算で高い損失をもたらし、合成データの最適な比率はモデルサイズとデータ予算に依存する。結果は合成データの効果を明らかにし、実用的なガイダンスを提供する。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
合成データは適切な規模のモデルと比率でないと利点が現れない
[Paper Note] MobileLLM-R1: Exploring the Limits of Sub-Billion Language Model Reasoners with Open Training Recipes, Changsheng Zhao+, arXiv'25, 2025.09
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #SmallModel #mid-training #PostTraining #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-13 GPT Summary- 本研究では、推論能力の出現に必要なデータ量について再検討し、約2Tトークンの高品質データで強力な推論モデルが構築できることを示した。MobileLLM-R1というサブビリオンパラメータのモデルは、従来のモデルを大幅に上回る性能を発揮し、特にAIMEスコアで優れた結果を示した。さらに、Qwen3の36Tトークンコーパスに対しても、わずか11.7%のトークンでトレーニングされたMobileLLM-R1-950Mは、複数の推論ベンチマークで競争力を持つ。研究の詳細な情報は公開されている。 Comment
元ポスト:
モデルカードを見ると、optimizerやスケジューリング、ハイパーパラメータの設定、pre/mid/post trainingにおける学習データとDavaMixについて簡潔に記述されており、レシピが公開されているように見える。素晴らしい。
[Paper Note] TiKMiX: Take Data Influence into Dynamic Mixture for Language Model Pre-training, Yifan Wang+, arXiv'25
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-09-02 GPT Summary- TiKMiXは、言語モデルの進化するデータ好みに応じてデータの混合を動的に調整する手法である。Group Influenceという指標を導入し、データ混合の最適化を実現。TiKMiX-Dは20%の計算リソースで最先端手法を上回り、TiKMiX-Mは9つのベンチマークで平均2%の性能向上を達成。実験により、データの好みが進化することを示し、動的調整が性能向上に寄与することを確認。 Comment
元ポスト:
RegMix:
- [Paper Note] RegMix: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training, Qian Liu+, ICLR'25
openreview: https://openreview.net/forum?id=H8JAWv0HNr
[Paper Note] RegMix: Data Mixture as Regression for Language Model Pre-training, Qian Liu+, ICLR'25
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #ICLR #read-later #Selected Papers/Blogs #Initial Impression Notes Issue Date: 2025-09-01 GPT Summary- RegMixを提案し、データミクスチャの性能を回帰タスクとして自動的に特定。多様なミクスチャで小モデルを訓練し、最良のミクスチャを用いて大規模モデルを訓練した結果、他の候補を上回る性能を示した。実験により、データミクスチャが性能に大きな影響を与えることや、ウェブコーパスが高品質データよりも良好な相関を持つことを確認。RegMixの自動アプローチが必要であることも示された。 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=5BjQOUXq7i
今後DavaMixtureがさらに重要になるという見方があり、実際にフロンティアモデルのDataMixtureに関する情報はテクニカルレポートには記載されず秘伝のタレ状態であるため、より良いDataMixtureする本研究は重要論文に見える。
[Paper Note] Motif 2.6B Technical Report, Junghwan Lim+, arXiv'25
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Alignment #Supervised-FineTuning (SFT) #OpenWeight #Architecture #PostTraining #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-08-25 GPT Summary- Motif-2.6Bは、26億パラメータを持つ基盤LLMで、長文理解の向上や幻覚の減少を目指し、差分注意やポリノルム活性化関数を採用。広範な実験により、同サイズの最先端モデルを上回る性能を示し、効率的でスケーラブルな基盤LLMの発展に寄与する。 Comment
元ポスト:
HF: https://huggingface.co/Motif-Technologies/Motif-2.6B
- アーキテクチャ
- Differential Transformer, Tianzhu Ye+, N/A, ICLR'25
- [Paper Note] Polynomial Composition Activations: Unleashing the Dynamics of Large
Language Models, Zhijian Zhuo+, arXiv'24
- 学習手法
- Model Merging in Pre-training of Large Language Models, Yunshui Li+, arXiv'25
- 8B token学習するごとに直近6つのcheckpointのelement-wiseの平均をとりモデルマージ。当該モデルに対して学習を継続、ということを繰り返す。これにより、学習のノイズを低減し、突然パラメータがシフトすることを防ぐ
- Effective Long-Context Scaling of Foundation Models, Wenhan Xiong+, N/A, NAACL'24
- Adaptive Base Frequency (RoPEのbase frequencyを10000から500000にすることでlong contextのattention scoreが小さくなりすぎることを防ぐ)
- [Paper Note] MiniCPM: Unveiling the Potential of Small Language Models with Scalable Training Strategies, Shengding Hu+, COLM'24
- 事前学習データ
- DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for
language models, Jeffrey Li+, arXiv'24
- TxT360, LLM360, 2024.10
- [Paper Note] FineWeb2: One Pipeline to Scale Them All -- Adapting Pre-Training Data Processing to Every Language, Guilherme Penedo+, COLM'25
を利用したモデル。同程度のサイズのモデルとの比較ではかなりのgainを得ているように見える。興味深い。
DatasetのMixtureの比率などについても記述されている。
[Paper Note] Scaling Laws for Optimal Data Mixtures, Mustafa Shukor+, arXiv'25
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiModal #Scaling Laws #VisionLanguageModel Issue Date: 2025-07-18 GPT Summary- 本研究では、スケーリング法則を用いて任意のターゲットドメインに対する最適なデータ混合比率を決定する方法を提案。特定のドメイン重みベクトルを持つモデルの損失を正確に予測し、LLM、NMM、LVMの事前訓練における予測力を示す。少数の小規模な訓練実行でパラメータを推定し、高価な試行錯誤法に代わる原則的な選択肢を提供。
[Paper Note] Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective, Zhoujun Cheng+, NeurIPS'25
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#Pocket #NLP #Dataset #LanguageModel #ReinforcementLearning #Reasoning #NeurIPS #PostTraining #read-later #RLVR #Selected Papers/Blogs #CrossDomain Issue Date: 2025-06-22 GPT Summary- Guruを導入し、数学、コード、科学、論理、シミュレーション、表形式の6つの推論ドメインにわたる92KのRL推論コーパスを構築。これにより、LLM推論のためのRLの信頼性と効果を向上させ、ドメイン間の変動を観察。特に、事前学習の露出が限られたドメインでは、ドメイン内トレーニングが必要であることを示唆。Guru-7BとGuru-32Bモデルは、最先端の性能を達成し、複雑なタスクにおいてベースモデルの性能を改善。データとコードは公開。 Comment
元ポスト:
post-trainingにおけるRLのcross domain（Math, Code, Science, Logic, Tabular)における影響を調査した研究。非常に興味深い研究。詳細は元論文が著者ポスト参照のこと。
Qwenシリーズで実験。以下ポストのまとめ。
- mid trainingにおいて重点的に学習されたドメインはRLによるpost trainingで強い転移を発揮する（Code, Math, Science)
- 一方、mid trainingであまり学習データ中に出現しないドメインについては転移による性能向上は最小限に留まり、in-domainの学習データをきちんと与えてpost trainingしないと性能向上は限定的
- 簡単なタスクはcross domainの転移による恩恵をすぐに得やすい（Math500, MBPP),難易度の高いタスクは恩恵を得にくい
- 各ドメインのデータを一様にmixすると、単一ドメインで学習した場合と同等かそれ以上の性能を達成する
- 必ずしもresponse lengthが長くなりながら予測性能が向上するわけではなく、ドメインによって傾向が異なる
- たとえば、Code, Logic, Tabularの出力は性能が向上するにつれてresponse lengthは縮小していく
- 一方、Science, Mathはresponse lengthが増大していく。また、Simulationは変化しない
- 異なるドメインのデータをmixすることで、最初の数百ステップにおけるrewardの立ち上がりが早く（単一ドメインと比べて急激にrewardが向上していく）転移がうまくいく
- （これは私がグラフを見た感想だが、単一ドメインでlong runで学習した場合の最終的な性能は4/6で同等程度、2/6で向上（Math, Science)
- 非常に難易度の高いmathデータのみにフィルタリングすると、フィルタリング無しの場合と比べて難易度の高いデータに対する予測性能は向上する一方、簡単なOODタスク（HumanEval)の性能が大幅に低下する（特定のものに特化するとOODの性能が低下する）
- RLはpre(mid)-trainingで学習されたreasoning能力を引き出すだけではなく、新規のタスクに対しては新たなreasoning能力を獲得できる
- モデルサイズが小さいと、RLでpost-training後のpass@kのkを大きくするとどこかでサチり、baseモデルと交差するが、大きいとサチらず交差しない
- モデルサイズが大きいとより多様なreasoningパスがunlockされている
- pass@kで観察したところRLには2つのphaseのよつなものが観測され、最初の0-160（1 epoch)ステップではpass@1が改善したが、pass@max_kは急激に性能が劣化した。一方で、160ステップを超えると、双方共に徐々に性能改善が改善していくような変化が見られた
本研究で構築されたGuru Dataset:
https://huggingface.co/datasets/LLM360/guru-RL-92k
math, coding, science, logic, simulation, tabular reasoningに関する高品質、かつverifiableなデータセット。
[Paper Note] MoDoMoDo: Multi-Domain Data Mixtures for Multimodal LLM Reinforcement Learning, Yiqing Liang+, arXiv'25
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#ComputerVision #Pocket #NLP #LanguageModel #MultiModal #RLVR Issue Date: 2025-06-05 GPT Summary- 検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）をマルチモーダルLLMsに適用するためのポストトレーニングフレームワークを提案。異なる視覚と言語の問題を含むデータセットをキュレーションし、最適なデータ混合戦略を導入。実験により、提案した戦略がMLLMの推論能力を大幅に向上させることを示し、分布外ベンチマークで平均5.24%の精度向上を達成。 Comment
元ポスト:
マルチモーダルな設定でRLVRを適用すると、すべてのデータセットを学習に利用する場合より、特定のタスクのみのデータで学習した方が当該タスクでは性能が高くなったり（つまりデータが多ければ多いほど良いわけでは無い）、特定のデータをablationするとOODに対する予測性能が改善したりするなど、データ間で干渉が起きて敵対的になってしまうような現象が起きる。このことから、どのように適切にデータを混合できるか？という戦略の必要性が浮き彫りになり、モデルベースなMixture戦略（どうやらデータの混合分布から学習後の性能を予測するモデルな模様）の性能がuniformにmixするよりも高い性能を示した、みたいな話らしい。
[Paper Note] To Code, or Not To Code? Exploring Impact of Code in Pre-training, Viraat Aryabumi+, arXiv'24, 2024.08
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #Coding #One-Line Notes Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- コードデータが一般的なLLMのパフォーマンスに与える影響を体系的に調査。アブレーション実験により、コードがコーディングタスクを超えた一般化に重要であり、コード品質の向上が全タスクに大きな影響を与えることを確認。特に、コードの追加により自然言語推論で最大8.2%、世界知識で4.2%、生成的勝率で6.6%の向上を示し、コードパフォーマンスでは12倍の改善を達成。研究は、コード品質への投資がポジティブな影響をもたらすことを示唆。 Comment
元ポスト:
事前学習におけるコードの割合を増やすとコーディングタスクの性能は線形に増加する。全体の平均タスク性能の観点で言うとコードの割合を25%にするのが最適で、コードの割合を増やすほど自然言語による推論、世界知識が問われるタスクの性能は悪化していき、コードの割合が75%を超えると急激に悪化する（Figure4)。
[Paper Note] DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining, Sang Michael Xie+, NeurIPS'23 Spotlight, 2023.05
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#Pretraining #Pocket #NLP #LanguageModel #DataDistillation #NeurIPS #One-Line Notes Issue Date: 2023-05-21 GPT Summary- ドメイン混合比率が言語モデルの性能に与える影響を考察し、Group DROを用いて小規模プロキシモデルをトレーニングし、ドメイン再重み付け（DoReMi）を提案。これにより、無知の下流タスクに基づきドメインウェイトを生成し、効率的に大規模モデルをトレーニング。DoReMiはThe Pileでパープレキシティを改善し、ベースラインモデルに対して少数ショット精度を6.5％向上させ、少ないトレーニングステップで結果を達成。GLaMデータセットでも同様の性能を示す。 Comment
事前学習する際の各ドメインのデータをどのような比率でmixtureするかの話。各ドメインごとに小さなproxy modelを訓練し、downstream taskの知識無しでドメインごとの重みを生成。データセットを生成されたドメインごとの重みに従いリサンプリングすることで、（1/30のプロキシモデルを用いた場合）オリジナルのデータより2.6倍高速で、6.5%oneshotのaccuracyを向上させることに成功
openreview: https://openreview.net/forum?id=lXuByUeHhd
The next equalizer is not model architecture, but mastery over data behavior, gm8xx8, 2025.12
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#Article #Pretraining #NLP #LanguageModel #SyntheticData #Post #Selected Papers/Blogs #PhaseTransition Issue Date: 2026-01-07 Comment
関連（4-epochまで再利用するのがコスパが良いことを示した研究）:
- Scaling Data-Constrained Language Models, Niklas Muennighoff+, NeurIPS'23
関連（合成データの比率によるPhaseTransition）:
- [Paper Note] Data Mixing Can Induce Phase Transitions in Knowledge Acquisition, Xinran Gu+, NeurIPS'25 Spotlight, 2025.05
- [Paper Note] Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training: A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls, Feiyang Kang+, EMNLP'25, 2025.10
- [Paper Note] Why Less is More (Sometimes): A Theory of Data Curation, Elvis Dohmatob+, arXiv'25, 2025.11
Emergence of Human to Robot Transfer in VLAs, Physical Intelligence （π）, 2025.12
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#Article #Pretraining #FoundationModel #Selected Papers/Blogs #Robotics #VisionLanguageActionModel #4D (Video) #EmbodiedAI #KeyPoint Notes #EmergentAbilities #EgocentricView #DomainGap Issue Date: 2025-12-18 Comment
元ポスト:
pi_0.5と呼ばれる基盤モデルのfinetuningにおいてロボット用の学習データに追加して人間のegocentricなvideoをmixtureするだけで創発現象が生じ、人間の動画側にしか存在しない4種類のgeneralizationが必要なシナリオにおいて2倍の性能を示した。そしてこの傾向は、事前学習における基盤モデルのサイズをスケールさせる、ロボットのデータをより多く投入することでより顕著となった。
人間とロボットの特徴量を2D plotした散布図を見ると、事前学習で利用するロボットの学習データ（事前学習時点では人間の動画は含まれないことに注意）をスケールさせると、両者の特徴量が重なるようになったので、human-robotのalignmentをモデルが獲得していることが示唆される。
これにより、今後VLAを学習する際に、domain gapを埋めるための特別な処理が不要となる可能性がある、といった話らしい。
これが真だとすると、たとえば以下のように、人間のegocentric viewデータを大量に保有したところが有利にはなりそうではある。
- Interactive Intelligence from Human Xperience, Ropedia, 2025.12
NIIにおける大規模言語モデル構築事業の現在地, Yusuke Oda, 人工知能学会合同研究会 招待講演資料, 2025.12.01
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#Article #NLP #LanguageModel #Optimizer #ExperimentManagement #Slide #Japanese Issue Date: 2025-12-09 Comment
WSD Scheduler:
- [Paper Note] MiniCPM: Unveiling the Potential of Small Language Models with Scalable Training Strategies, Shengding Hu+, COLM'24
元ポスト: