调整训练数据出场顺序大模型就能变聪明！无需扩大模型 (调整训练数据的软件)
在语言模型训练的传统讨论中，数据数量与质量通常被视为核心要素，然而微软亚洲研究院近期提出的研究指出，数据的组织顺序——即数据出场序列——同样是影响模型性能的关键因素。这一新范式被命名为DELT（Data Efficacy in LM Training），其核心在于通过优化训练数据的排序与组织方式，在不增加数据规模或模型参数量的前提下，显著提升模型的表现能力。以下从多个维度对这一方法进行详细分析。
研究对“数据效能”（Data Efficacy）这一概念进行了明确定义。与以往侧重于数据筛选以提高训练效率的“数据效率”（Data Efficiency）不同，数据效能强调通过重新组织数据呈现顺序，最大化模型的学习潜力。这一区别可通过一个类比理解：数据效率类似于在市场中精选优质食材，而数据效能则相当于一位厨师精准把握投料顺序与火候，使最终风味达到最佳。在当前大语言模型训练通常仅进行单周期（one epoch）的场景下，数据顺序的影响尤为显著。因为模型缺乏多轮迭代修正的机会，初始接触的数据及其结构直接决定了知识吸收的效率和泛化能力。
DELT范式的架构包含三个核心组件：数据评分（Data Scoring）、数据选择（Data Selection）以及数据排序（Data Ordering）。其中，数据评分基于多种属性（如样本难度、质量、多样性等）为训练数据赋予量化分数；数据选择则根据分数筛选出高质量子集；而数据排序进一步依据分数决定数据输入模型的先后顺序。值得注意的是，为提升处理效率，数据选择与排序共享同一套评分结果，因此评分方法的科学性与全面性至关重要。
针对评分机制，研究提出了Learning-Quality Score（LQS）方法，其创新之处在于同时融合了“质量”与“可学习性”两大指标。质量指标用于过滤低效或噪声样本，而可学习性则动态反映数据在不同训练阶段的价值变化，从而为排序提供更细致的依据。为解决传统课程学习排序（如按难度升序排列）可能引发的模型遗忘或内部分布偏差问题，团队进一步设计了折叠排序策略（Folding Ordering, FO）。该方法通过多层次交替组织不同难度区间的样本，使模型在训练过程中保持对复杂模式和基础知识的均衡学习，进一步增强了泛化能力。
实验结果表明，DELT在不同模型规模（从轻量模型到超大规模模型）以及多类任务（包括通用语言理解、数学推理与代码生成）中均表现出稳定的性能提升。这意味着该范式具备较强的通用性与可扩展性。更重要的是，这种方法为资源受限的研究环境提供了新思路——即无需依赖海量数据或复杂架构扩展，仅通过优化数据组织便可实现效能增益。
总体来看，微软亚洲研究院的这项工作不仅填补了数据组织在语言模型训练研究中的空白，也开辟了一条以“数据出场顺序”为核心的高效训练路径。其提出的DELT框架与LQS评分机制具有较强的理论创新性与实践价值，为未来更精细化的数据策略设计提供了重要基础。
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