DataOrchestra：为预训练数据逐样本编排处理流程
评分
76提出逐样本动态数据编排新思路，突破固定策略局限，信息增量显著。
方法设计清晰，实验覆盖多规模模型与基准，但缺少对编排器学习过程的深入分析。
直接降低数据预处理算力消耗并提升模型性能，对工业级训练有实际参考价值。
2025年7月发布的论文，紧贴当前大模型数据工程热点，时效性很强。
来源为arXiv预印本，未经同行评审，但作者机构与实验设计较为可信。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
该论文针对数据预处理这一关键瓶颈提出创新方案，实验充分且效果显著，具有较高学术价值。
AI 点评
「这篇论文最吸引我的是它把数据处理的粒度从语料层级降到样本层级，并通过学习来决策，这很符合当下“数据质量>数量”的趋势。对于正在优化预训练管线的研究团队和工程团队，DataOrchestra提供了一种即插即用的候选方案，尤其是数学、代码等对格式敏感的场景。不过编排器本身的训练开销和泛化性还需要更多验证。」
速览
大型语言模型的预训练数据处理对下游性能至关重要，但现有方法常对整个语料或领域采用固定处理策略，缺乏对每个样本的适应性。本文提出DataOrchestra框架，统一多种处理操作，为每个样本动态编排个性化流水线：编排器决定丢弃、保留或清洗样本；对需要清洗的样本，进一步选择程序化编辑或基于LLM的重写操作，并生成具体指令。在0.5B至7B模型上的实验表明，DataOrchestra在11个基准上稳定优于单一处理方法，并在数学持续预训练中表现更佳，同时通过跳过不必要操作降低计算成本。
- DataOrchestra为每个预训练样本动态编排去重、清洗或保留决策，避免全局固定策略。
- 框架支持程序化编辑与多种LLM重写，并可自动生成具体指令，由对应工具模型执行。
- 在0.5B至7B参数规模、11项基准上稳定优于单一处理方法，数学持续预训练中提升更显著。
- 通过跳过不必要下游操作，在提升效果的同时降低处理算力消耗。
正文
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