在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的兴起引发了广泛的关注和研究。这些模型在处理自然语言任务时展现出了卓越的能力，但它们的性能往往受到数据质量和训练效率的影响。为了解决这些问题，中国科学技术大学（USTC）与华为诺亚方舟实验室的研究人员提出了一种名为Entropy Law的理论，该理论揭示了大模型性能、数据压缩率以及训练损失之间的关系。
大语言模型的训练通常需要大量的数据，但并非所有数据都对模型的学习有用。因此，数据选择成为了提高模型性能的关键。然而，传统的数据选择方法主要关注单个样本的质量，而忽视了样本之间的组合效应。即使每个样本的质量都很高，它们的组合也可能因为内在的同质性或矛盾而对模型的学习产生不利影响。
为了解决这个问题，研究人员提出了Entropy Law，该理论基于信息压缩的原理，将大模型的性能与数据压缩率和第一epoch训练损失联系起来。数据压缩率反映了数据集的信息冗余程度，而第一epoch训练损失则反映了模型对数据集中固有知识的掌握程度。
通过理论推导和实证研究，研究人员发现，模型的性能与训练数据的压缩率呈负相关。这意味着，当数据集的压缩率较低时，模型的性能通常较好。此外，他们还发现，当数据集的一致性较高时，模型的性能也较好。
基于Entropy Law的发现，研究人员提出了一种名为ZIP的数据选择算法。该算法旨在优先选择具有较低压缩率的数据子集，以最大化模型学习的有效信息量。
ZIP算法采用了一种多阶段的贪婪策略，通过迭代的方式选择数据样本。在每个迭代中，算法首先进行全局选择，选择具有较低压缩率的候选样本。然后，进行局部粗粒度选择，选择与已选样本具有较低冗余度的较小样本集。最后，进行局部细粒度选择，选择与已选样本具有较低相似度的样本。
为了验证Entropy Law和ZIP算法的有效性，研究人员进行了广泛的实验。他们使用不同的大模型骨干和不同的对齐阶段，比较了ZIP算法与其他基于质量的数据选择方法的性能。
实验结果表明，ZIP算法在各种情况下都表现出了优越的性能。它能够有效地选择具有较低压缩率和较高一致性的数据集，从而提高模型的性能。此外，ZIP算法还具有较低的计算成本，因为它是一种轻量级的数据选择方法。
Entropy Law和ZIP算法的提出为大语言模型的训练提供了新的思路和方法。它们不仅可以用于数据选择，还可以用于检测模型训练中的潜在性能风险。通过在训练初期应用Entropy Law，可以预测模型在特定数据集上的性能，从而减少不必要的计算开销。
然而，Entropy Law和ZIP算法也存在一些局限性。首先，它们主要关注数据的压缩率和一致性，而没有考虑其他可能影响模型性能的因素，如数据的多样性和覆盖面。其次，ZIP算法的贪婪策略可能导致次优解，因为它没有考虑所有可能的组合。
