@kimiahmdh: 我们能否判断数据域在预训练期间是合作还是竞争？加入代码使模型在……方面表现更好
摘要
这项研究探讨了不同数据域在预训练期间的互动方式，发现加入代码可以提高数学性能，而某些组合则会相互影响，并提出将数据协同纳入缩放定律。
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缓存时间: 2026/07/16 18:21
我们能否判断数据域在预训练过程中是协作还是竞争？
在预训练中混入代码能让模型在数学任务上表现更好，而某些组合则会相互损害。我们称之为数据协同效应。事实证明，你可以将数据协同效应纳入缩放定律并进行估算。
这是一个激励性示例：针对不同数据混合训练出的模型，在编程基准的验证损失上拟合缩放定律。
a) 对所有混合使用相同的数据缩放指数：拟合效果很差！ b) 让数据指数随混合变化：近乎完美的拟合！
我们提出了考虑两种协同效应的域感知缩放定律：
一阶协同：每个（域，基准）对都有一个系数来修正数据缩放指数。
二阶协同：当两个域同时出现时产生的额外奖励令牌。
无需训练扫描。我们通过观察已有的开放数据模型来估算协同效应，并拟合这些缩放定律。
我们发现了什么？数学数据是编程基准的巨大加速剂，而书籍和百科全书则干扰了编程基准。
跨基准共享的最强成对协同效应是：
代码 × 科学，代码 × 数学，数学 × 书籍：负协同（它们相互干扰）
结论：如果你的目标基准受益于某个域，不要在其干扰伙伴上花费令牌。
我们的域感知定律能更准确地预测保留模型在所有基准上的表现。
一旦你能根据混合预测性能，就可以优化它：我们利用这些定律来设计在给定任务上表现良好的数据混合。
感谢与我的优秀合作者@LesterMackey和@elmelis共同完成此工作。
论文：https://arxiv.org/abs/2607.11052 网站：http://data-syn.github.io
将出现在 #COLM2026！
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