Data Management For Large Language Models: A Survey
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本文属于LLM系列文章，基于《Data Management For Large Language Models: A Survey》的翻译。
大型语言模型的数据管理研究综述
- 摘要
- 1 引言
- 2 LLM的预训练
- 3 LLM的监督微调
- 4 挑战和未来方向
- 5 相关综述
- 6 结论
摘要
数据在大型语言模型（LLM）的训练过程中发挥着核心作用。在数据管理方面，尤其是优化训练数据集的制定，对于提升模型性能和优化预训练与监督微调阶段的训练效率具有重要意义。尽管数据管理具有重要意义，但当前研究领域对管理策略选择背后原理、其后果、评估策划数据集的方法以及持续改进策略的系统分析仍显不足。因此，数据管理问题越来越受到研究者的关注。本研究全面回顾了LLM预训练和监督微调阶段的数据管理研究现状，重点关注了数据管理策略设计的关键要素，包括数据量、数据质量、领域/任务组成等方面。展望未来，我们基于现有挑战提出了研究方向，并指出了该领域具有潜力的发展路径。本研究为希望在数据管理方面取得成效的从业者提供了实践指南。相关最新论文集可在https://github.com/ZigeW/data_management_LLM获取。
1 引言
2 LLM的预训练
3 LLM的监督微调
4 挑战和未来方向
5 相关综述
6 结论
本文对LLM训练过程中的数据管理进行了系统综述。我们分别探讨了LLM预训练阶段和监督微调阶段，综述了各阶段在数据规模、数据质量以及领域/任务构成等方面的最新研究进展。此外，本文还分析了预训练阶段的数据管理系统设计以及监督微调阶段的数据有效学习机制。最后，本文着重指出了LLM训练过程中数据管理面临的主要挑战及其未来研究方向。我们希望这项研究能够为LLM训练领域的从业者提供有价值的参考，并对LLM发展中的高效数据管理问题产生进一步的学术探讨兴趣。
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