新智元报道
编辑：LRST
【新智元导读】RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，通过优化数据处理流程，从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集，在多项任务中超越了现有开源数据集，显著提升了模型性能。
过去几年，大型语言模型（LLMs）已经成为人工智能研究的一个关键领域，从大规模的自然语言数据中学习，使其能够以极高的准确率执行各种与语言相关的任务。
得益于模型扩展性方面的进展，研究人员能够创建具有前所未有复杂度的模型。
当前的研究趋势是致力于构建更大、更复杂的模型，具有数百/数千亿个参数，但大型语言模型的训练需要海量的训练数据，尤其随着模型参数量的上升，对于优质数据数量的要求也将进一步加大，优质数据量的缺乏极大限制了模型能力的进一步增长。
RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，结合了目前主流的数据处理工具以及自定义的处理模块，进一步优化发展而来。
通过RedStone，研究人员构建了包括RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math以及RedStone-QA等多个数据集，均在各类任务中超越了目前开源的数据集，能够为大模型的预训练以及后训练提供坚实的数据支撑。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.03398
仓库链接：https://github.com/microsoft/RedStone
受限于公司的开源策略，RedStone仅开源了数据索引以及所有处理代码以供社区复现。不过随着受社区关注度的逐渐提高，目前已有社区复现版本的RedStone，依据github中项目描述，该复现的数据集在规模和质量上与RedStone内部数据类似。
图1 RedStone概览图
如图1所示，RedStone以Common Crawl为原始数据源，旨在使用同一的数据处理框架清洗各类目标数据。
RedStone-Web为大规模通用的预训练数据，为模型注入全世界通用知识。
RedStone-Code和RedStone-Math为网络中的各类代码/数学相关数据，与其他开源的code、math类型数据不同的是，网页中的code/math天然具有纯文本和code/math交错的形式，例如代码教程、题目讲解等等。
因此模型可以像人类一样借助code/math上下文中的纯文本来进一步深刻理解code/math。此外RedStone还构建了RedStone-QA,这是一个大规模的QA数据集，最简单直接的方式为模型注入各类知识。
对于RedStone-Web，RedStone认为对于高质量数据的定义至关重要，早期社区认为文本的流畅度等指标代表了数据的质量，近期越来越多研究人员认为含有教育意义的数据代表了高质量数据。
RedStone则是在其中找了一个平衡点，包含知识且文本流畅的，被定义为高质量数据。其中知识可以是任何形式的，只要其中包含的内容可以让模型对世界的认识得到进一步发展。
因此在RedStone-web的构建上，主要处理框架参考了refinedweb和redpajama，但删除了原有的过滤模块，使用新构建的过滤系统，最终获得了总共3.1T token的高质量通用预训练数据。各个其各个步骤以及对应的数据量如图2所示。
图2 RedStone-Web处理步骤
除了RedStone-Web这一通用领域的高质量数据集以外，RedStone认为网络是一个蕴含丰富宝藏的矿藏之地，足以挖掘各类在通用领域之外被遗漏的各类数据（例如对于RedStone-Web而言有些页面整体质量不高，但其中的某个片段在特定领域属于高质量），随后构建了RedStone-Code、RedStone-Math以及RedStone-QA等专有数据。
其核心仍然是过滤，RedStone提出了多层过滤系统，分别对应不同的数据规模。例如采用fasftext对所有网页进行统一快速过滤，随后使用更高性能模型精细过滤以及片段抽取。论文指出RedStone支持构建其他类型的专有数据，只需自定义好过滤器即可。通用领域和特定领域的数据构建代码都已开源。
图3展示了最终各个数据集的规模。
图3 数据集规模
为了验证各个数据集的质量，作者分别使用这些数据对模型进行训练，并与开源数据集比较。如图4所示。RedStone-Web在大部分任务中都显著高于其他所有开源数据集，并且在平均分指标上得到了第一的成绩。这说明RedStone-Web可以显著提升模型性能，并且使得模型的训练更为高效。
图4 RedStone-Web与开源预训练数据集的比较
图5 RedStone-Code结果展示
考虑到RedStone-Code是来源于网页，数据是文本与代码交错的形式，目前社区中并无此类数据集开源，因此在RedStone-Web基础上增加RedStone-Code进行了实验。
可以看到在并没有显示添加例如github等纯代码的数据情况下，所有数据均只来自网页，RedStone-Code同样可以显著提升模型在代码方面的能力，说明RedStone-Code能够给模型注入足够的代码知识，对于代码数据已经被耗尽的社区来说，这是一个能显著进一步扩展代码领域数据的数据集。
图6 RedStone-Web与开源数据比较
图6展示了RedStone-Math与社区开源数据OpenWebMath的比较，结果显示在同样的设置和步数下，RedStone-Math在得分上高于OpenWebMath，尽管OpenWebMath同样来源于网络，但得益于构建了更好的过滤器，最终能够得到更高的数据质量。
图7 RedStone-QA与开源数据比较
在没有依赖更多的QA数据下，只从网络中爬取QA对，RedStone-QA就可以让模型相对与其他开源QA数据集得到显著的提升（例如MMLU提升了大约10个点），这更说明了网络是一个蕴含丰富宝藏的矿藏之地。
除了以上这些领域外，RedStone的使用几乎不受领域的限制，任何人都可以使用开源代码对特定领域进行爬取。
通过图4至图7的结果可以看到，RedStone构建的数据在LLM预训练以及后训练中展现了有前景的能力，使其成为构建LLM各类训练数据的多功能、实用pipeline。
参考资料：
https://arxiv.org/abs/2412.03398
