数据混合作为混料实验：LLM预训练的响应面方法
原文标题：Data Mixing as Mixture Experiment: Response Surface Methodology and Optimal Design for Large Language Model Pretraining
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论文将LLM预训练中的数据混合问题视为经典混料实验，采用稀疏二阶Scheffé模型和I-最优设计。研究表明，领域价值具有强关系性，且模型鲁棒的最优设计可在减少25%代理运行的情况下恢复相关混合排序。
- 问题
- LLM预训练中固定token预算下如何给各数据域分配比例。
- 方法
- 把数据混合建模为混料实验，用稀疏二阶Scheffé响应面与I-最优设计替代通用代理流程。
- 结果
- 最优设计在减少25%代理运行的情况下恢复相关混合排序。
- 影响
- 数据配比实验可少跑四分之一代理训练，且揭示领域价值依赖组合而非单域强弱。
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