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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于数据压缩率的数据选择方法，用于训练大语言模型（LLMs）。作者通过研究LLM性能与数据压缩率、训练损失和数据一致性之间的关系，提出了一种名为ZIP的高效数据选择算法。实验结果表明，ZIP算法在提高模型性能和效率方面具有优势。此外，文章还介绍了基于熵定律的实验验证和实际应用，以指导LLM训练数据的增量更新。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于数据压缩率的数据选择方法，用于训练大语言模型（LLMs）。
- 提出了一种名为ZIP的高效数据选择算法，旨在提高模型性能和效率。
- 研究了LLM性能与数据压缩率、训练损失和数据一致性之间的关系。
- 高质量样本并不总是能提高LLM的学习效率，样本之间的组合效应也很重要。
- 提出的Entropy law将LLM性能与数据压缩率和训练损失联系起来。
- ZIP算法通过多阶段贪心选择低压缩率的数据子集，以最大化有效信息量。
- 实验结果显示ZIP算法在不同LLM和对齐阶段的有效性和效率上均优于其他算法。
- Entropy law的实验验证表明低压缩率数据通常带来更好的模型效果。
- Entropy law可以指导LLM训练数据的增量更新，预测模型性能的潜在风险。
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