微软Phi系列——教科书级合成数据的力量_phi 模型

背景

分享三篇微软推出的「合成数据」研究的系列文章——Phi系列。

整个系列的宗旨是研究在「模型尺寸小」，「数据规模小」，「数据质量高」的综合配置下，小模型（SLM）能达到怎样的效果，研究的核心是「数据质量」。

本文将介绍Phi-1、Phi-1.5、Phi-2的一些重要的数据组成、模型效果，以及一些启发思考。

Phi系列参数对比一览

此处附一张其他主流模型的训练数据量级对比感受一下。

Phi-1

Paper链接：https://arxiv.org/abs/2306.11644

一句话总结

Phi系列的开山之作，主要面向code任务（Python语言），用极小的模型（1.3B），极少的预训练数据（7B）和可控的训练时长（8*A100，4days），达到比较好的code效果。

重点参数配置

任务：code任务（Python）

参数量：1.3B

训练时长：8*A100 for 4days

预训练数据：

• 高质量web数据：6B tokens

• 来源为 The Stack and StackOverflow数据集，用GPT4进行辅助打分筛选100k

• 合成教课书级 + 练习题数据【基于GPT-3.5】：1B tokens

• 训练8epochs

SFT数据：

• 教科书练习题数据：180M tokens

• 获取方式：GPT3.5

合成教科书级别数据的价值

• 现有代码数据没有「自包含」，可能存在一些未知包、信息、数据导入等情况，代码中没有交代这些额外的信息（模型学起来会很困惑）

• 缺少有价值的计算，仅仅是琐碎的样板代码，如变量定义、参数设置、GUI等（没有触及coding本质）

• 算法逻辑包含在复杂的函数中，或者缺少文档，导致遵循和学习困难（题目难度设置不合理）

• 代码的主题和用例分布不均衡，编码的概念和技能分布不平衡（数据有偏分布，多样性不足）

除此之外，合成数据有两点独特的优势：一是可以圈定训练目标，有针对性的提升模型的某项能力，不受真实数据分布的影响；二是可以避免引入有毒性或偏见的知识。

高质量web数据构造流程

Phi-1的预训练数据中，占比较大的还是真实的web数据，作者主要是对原始web数据进行了数据过滤。思路是首先用教师模型进行辅助标注，标注数据训练一个小的打分模型，并进一步用打分模型过滤数据。

原始输入为35M个web文件，总共包括35B tokens，来源是The Stack and StackOverflow。

详细过程：首先用「GPT4」标注一部分数据的质量（100k量级）；用标注好的数据训练随机森林分类器（训练一个7B或13B的Llama或Mistral效果应该会更好），输入文本用预训练代码模型进行embedding；用分类器继续标注其他数据，得到高质量web数据集。

此处是唯一使用GPT4进行数据处理的步骤，GPT4的调用成本远高于GPT3.5，猜测作者是想获得质量更高的训练数据，GPT3.5的错误率可能较高。

合成教课书数据构造流程「Pretrain数据」

本文最大的亮点，合成「教科书级别」的训练数据。合成数据的一个挑战是要在保证质量的前提下，提高数据多样性，减少重复。

所谓多样，即需要覆盖不同的编码概念、技能、场景，且复杂度、难度、风格。

要达到多样的效果，仅仅微调prompt或在prompt中指示模型来提高多样性是不行的，GPT仍然会因为自身选择高概率的next token而导致数据的同质性，论文提出的方法是从字典中随机采样一些words，基于这些words，让GPT3.5编一个coding题目，题目中必须包含这些words，然后继续生成后续内容。

这也是LLM时代生产数据，尤其是pretrain数据的一个思路，因预训练数据量极大，所以想办法在保证某些维度多样的情况下去铺面。

合成练习题数据构造流程「SFT数据」

合成练习题数据的格式是：函数名和docstring，目标是让模型去补全代码，对齐实际应用时的任务形式。

同Pretrain，通过函数名称的随机性保证多样性。

实验结果

不同模型尺寸，不同预训练数据组成，是否经过SFT的实验结果。

注：51B为在数据上训练8个epoch。Phi-small：350M模型；Phi-1-base：预训练模型；Phi-1：微调模型

1. 微调后，模型的效果有明显的提升，HumanEval任务上，由29% -> 51%（超越GPT3.5，低于GPT-4）

2. 模型会在SFT数据没用过的函数库和更难的算法上表现出OOD能力，说明微调可以帮助模型重组和巩固预训练阶段学习到的知识，并能学到底层联系

3. SFT后的模型的对话能力，比仅进行Pretrain的模型和SFT过的更小尺寸模型更强，尽管SFT数据中没有对话数据（可以理解为激发了模型的对话能力）

文章最后还用较大篇幅进行了去数据污染的研究（为微软研究人员的严谨和公平公正打call！！！）。

为了避免SFT对结果有污染，即有相似训练数据，通过embedding距离和字符编辑距离两种方式对sft数据进行了缩量，缩量前后得结果，都能证明Phi模型效果更好。（侧面证明了，确实教会了模型重组知识进行推理，而不是仅记忆）

Phi-1.5

Paper链接：https://arxiv.org/abs/2309.05463

一句话总结

Phi-1的续作，主要面向常识推理任务，用极小的模型（1.3B），极少的预训练数据（30B）和可控的训练时长（8*A100，4days），达到与10x模型相当的效果。

重点参数配置

任务：常识推理 + code（小学数学、基础code、语言理解）

参数量：1.3B

训练时长：1.5k GPU hours，仅进行了预训练，无SFT和RLHF

Phi-1.5 预训练数据：30B

• 绝大部分都是合成数据（可以有效缓解有毒性和偏见回复）

• 进一步引入过滤过的web数据，可以进一步提高模型效果（验证高质量web数据的影响）

• Phi-1的7B数据（6B code数据 + 1B 合成数据）

• 20B合成教科书级别数据（为了提高常识推理能力，教授通用知识）

• 过滤高质量web数据，共95B，为了研究传统web数据的影响

Phi-1.5-web-only 预训练数据: 95B

• 88B：Falcon refined web dataset

• 7B：code data filtered from The Stack and StackOverflow

• 80% web数据 20% code数据

Phi-1.5-web预训练数据：100B

• 40% 过滤高质量web数据

• 20% Phi-1's code data

• 40% 合成自然语言处理数据

20B合成教科书级别数据

• 选取20k个主题，并生成prompt，引入从web获取的样例（为GPT3.5引入随机token），来提高多样性

实验结果

常识推理任务实验结果：

• Phi-1.5-web-only vs Falcon-rw-1.3B

两者的模型大小一致，训练数据来源一致，Phi-1.5-web-only在仅保留15%高质量数据的前提下，比全量数据训练的效果好。

引入合成数据后，Phi-1.5-web的效果有明显提升；

不使用web数据，仅使用合成自然语言处理数据和Phi-1的数据，Phi-1.5的效果也略低于Phi-1-web，但好于其他模型。

语言理解任务实验结果：

Phi-1.5与其他模型并未有明显差距。

多步推理任务实验结果：

• Phi-1.5-web vs Phi-1.5

web数据的收益明显 。说明多样的web数据可以训练模型的底层推理能力。

Phi-1.5的code能力（使用了训练Phi-1的code数据）维持了Phi-1的能力。说明多任务训练时，模型的各方面能力都能保持。

综合实验结果：

• 结合使用过滤的web数据和生成数据，模型能达到更好的效果

• 多任务的训练可以保持之前单一训练的模型效果，即不会因为学习了更多的任务，而损伤了某个任务的效果

• 在保证数据质量的前提下，仅用15%的数据，就能实现比全量数据更好的效果（对比Falcon）

另外，同Phi-1，文章还研究了偏见与有毒性，使用高质量的过滤数据和合成数据，会明显提高生成内容的安全性。

Phi-1.5在推理任务上的继续研究，基本延续了Phi-1的结论，即少量的高质量的数据，能让模型的效果明显提升，超越scale law的限制。这种提升是普遍的，不局限在code任务上。

web数据引入，能明显提高模型的推理能力，但引入过多，则会降低模型的效果。猜测有两个因素：一是数据重复现象更多的存在，降低了模型的泛化性；二是低质数据的影响。

web数据引入，增大了模型生成偏见和有毒性内容的概率，主要还是web内容的复杂性和不可控性。

Phi-2

Report链接：Phi-2: The surprising power of small language models - Microsoft Research

技术报告总结

微软的研究人员在Phi系列的探索越走越远，小模型的研究可以帮助人们更快的理解、验证LLM的机理；同时，小模型在生产应用，推理速度方面也有着大模型无可比拟的优势。

Phi-2在模型参数量和训练数据量上都有了的突破（小力出小奇迹？？？），模型参数增大一倍多，达到2.7B，训练数据更是两个量级的提升，达到了1.4Ttokens，效果同样有了大幅提升。

重点参数配置

任务：推理、语言理解

参数量：2.7B

预训练数据：1.4T tokens（具体分布未知，但肯定还是高质量web + 合成教科书数据的思路）

训练时长：14 days on 96 A100 GPUs（仅Pretrain，无SFT和RLHF）

实验结果

Phi-2比Phi-1.5的效果有显著提升。

Phi-2的有毒性和偏见得分会弱于Phi-1.5，说明更多的数据引入会导致模型生成不可控（与Phi-1.5引入web数据的对比结论一致）。

与当红炸子鸡的对比：相比谷歌刚推出的Gemini nano 2，效果更好；相比Mistral（7B）和Llama-2（7B~70B），综合效果更好。

Gemini：刚出来就要被拎出来处刑~~~

官网的技术报告暂时爆料的细节还不是很多，有详细paper时再作补充。

总结

微软在SLMs上的研究系列让各位LLM从业者看到了曙光，不需要堆大量的数据、算力、参数，模型也可以在某些领域表现良好。

总结Phi系列模型上得到的一些公共结论：

1. 教科书级别的高质量合成数据，可以极大的提高模型效果，但要有合适的format，并同时保证质量和多样性。

2. web数据对模型推理等能力的提升作用是明显的，但也要保证数据质量，进行精细的过滤。

3. 大量web数据的引入，因内容的多样性和不可控，会导致模型生成内容有更多的偏见和毒性，同样需要有精细的过滤，以及后续RLHF阶段的安全对齐。

4. 保证数据多样性是重要的，同时也是一项复杂的工作，Phi系列用随机抽取words、随机引入web文本来保证多样性，我们也可以探索更多方法。

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参考文献

[1] GUNASEKAR S, ZHANG Y, ANEJA J, et al. Textbooks Are All You Need[J].

[2] LI Y, BUBECK S, ELDAN R, et al. Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report[J].

[3] Phi-2： Phi-2: The surprising power of small language models - Microsoft Research