[논문리뷰] Learning from the Best, Differently: A Diversity-Driven Rethinking on Data Selection

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저자: Hongyi He, Xiao Liu, Zhenghao Lin, Mingni Tang, Yi Cheng, Jintao Wang, Wenjie Li, Peng Cheng, Yeyun Gong

핵심 연구 목표

대규모 언어 모델(LLMs) 사전 훈련 시, 기존의 점수 기반 데이터 선택 방식이 다양성 부족으로 인해 성능 저하를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 최상위 점수 데이터가 오히려 하위 성능을 보이는 비단조성(non-monotonicity) 현상의 근본 원인을 밝히고, 품질과 다양성을 동시에 보장하는 효과적인 데이터 선택 방법론을 제시하는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

본 연구는 Orthogonal Diversity-Aware Selection (ODiS) 알고리즘을 제안합니다. 먼저, 언어 품질, 지식 품질, 이해 난이도 등 11가지 다차원 평가 지표를 사용하여 데이터를 평가합니다. 이후, 상관관계가 높은 평가 지표들을 **주성분 분석(PCA)**을 통해 직교하는 차원으로 변환하여 중복성을 제거합니다. 마지막으로, 각 직교 차원에 대해 RoBERTa 기반 스코어러를 훈련하고, 각 차원에서 최상위 점수 데이터를 선택하여 최종 훈련 데이터셋을 구성함으로써 품질과 다양성을 동시에 확보합니다.

주요 결과

ODiS로 선택된 데이터는 차원 간 2% 미만의 낮은 중복률을 보여, 직교성 및 다양성 확보를 입증했습니다. 이 데이터를 사용하여 훈련된 모델은 DSIR, PPL, Nemotron-CC 등 기존 데이터 선택 방법론에 비해 여러 다운스트림 벤치마크(예: Arc-C, Arc-E, Hellaswag, SIQA, PIQA)에서 평균적으로 약 3%p 높은 뛰어난 성능을 달성했습니다. 성능 향상은 최대 4개의 주성분 차원까지 꾸준히 나타나다가 이후 포화 상태에 도달했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LLM 사전 훈련을 위한 데이터 선택 시, 품질뿐만 아니라 다양성 확보가 필수적임을 명확히 보여주었습니다. 특히, 다차원 평가 지표의 상관관계를 해소하는 PCA 기반 접근법은 데이터의 본질적인 다양성을 효과적으로 추출하는 강력한 방법론이 될 수 있습니다. 이는 효율적이고 고품질의 사전 훈련 데이터셋 구축을 위한 새로운 패러다임을 제시하며, 데이터 엔지니어링 파이프라인 설계에 중요한 시사점을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.