阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS

在 “大模型预训练” 这件事上，行业里几乎有一条默认信条：想要更强，就得喂更多、更新、更高质量的数据。但最近一篇来自阿里巴巴、上海交大、UW–Madison 等团队的工作，在 Hugging Face Daily Paper 冲上月度 Top1 后，直接把这个共识撕开了一道口子：只从中低质量数据里动态挑选，竟然能打赢 “高质量数据优先” 的经典训练配方。

这条结论之所以让社区炸锅，不只是因为它 “反直觉”，更因为它击中了一个长期被忽略的问题：我们今天用 AdamW、Muon 训练大模型，却还在用偏 SGD 时代的思路给数据打分。 说得更直白一点 —— 我们一直在拿 “旧地图” 给 “新导航” 指路。而这篇工作真正厉害的地方是：它不是在 “玄学筛数据” 上做小修小补，而是把数据选择这件事，第一次系统性地对齐到了优化器真正决定的更新方向上。

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2602.0540

从 “数据饥渴” 到 “数据墙”，预训练进入 “每个 token 都要算账” 的时代

过去十年，大模型能力提升的主旋律，是一条几乎无人质疑的路径：模型更大、数据更多、算力更猛。但今天，这条路正在撞上数据侧的天花板 —— 高质量公共文本逐渐枯竭，“Data Wall（数据墙）” 正在浮现。预训练也因此被迫从一个 “吞吐问题”，转向一个更关键的 “控制问题”：在第 t 步更新里，到底应该让哪些 token 来决定模型往哪走？

围绕这个问题，行业里常见的两条路线都各有硬伤：

• 静态过滤：一次打分，长期食用。优点是简单、稳定、工程上好落地；但问题也很明显：它默认数据价值是 “固定的”。可现实是，模型会变强、训练阶段会切换、目标能力会迁移 —— 配方却不变，容易越训越 “钝”。
• 动态选择：能够随训练过程实时调整，听起来更合理；但大多数方法仍然默认 SGD 视角，用 “原始梯度” 来衡量样本价值。问题在于：现实中的 LLM 训练，早已全面转向 AdamW、Muon 等现代优化器。
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作者指出：当优化器改变了 “实际更新方向”，你用原始梯度选数据，就会出现一个 “方向偏差（misalignment gap）”—— 你以为喂的是有效训练信号，优化器却把更新投到另一条轨迹上。这就是 OPUS 的起点：数据选择不能再 “优化器无关”。

别替优化器点菜 —— 让优化器自己决定 “这口饭有没有用”

OPUS 的全称很直白：Optimizer-induced Projected Utility Selection。

它做了一件看起来 “理所当然”，但过去很少被系统落实的事：

不再在 “原始梯度空间” 里评估样本价值，而是把效用（utility）定义在 “优化器诱导的有效更新空间” 里。

换句话说，在 AdamW / Muon 训练中，真正推动参数变化的，并不是原始梯度本身，而是经过优化器预处理之后的有效更新方向。OPUS 做的，就是直接计算（或近似计算）每个候选样本在当前 step 下对参数的 “有效推动”，并进一步追问一个更本质的问题：如果我按 AdamW / Muon 的真实更新方式走这一步，这个样本会不会让模型在目标分布上变得更好？

于是，“数据选择” 这件事就不再只是文本质量打分，也不只是梯度相似度技巧，而是被升级成一个更原则化的目标：最大化每一步更新的收益（utility）。

OPUS 的 “三件套”—— 目标对齐、可扩展估计、稳定选择

从论文 Figure 3 可以看到，OPUS 在每个训练 step 里，不再用原始梯度去 “猜” 样本价值，而是把样本效用定义在 AdamW / Muon 等优化器诱导的有效更新空间中。它的核心闭环可以概括为三步：

• 先对齐目标：构建与目标 benchmark 语义对齐的 Bench-Proxy 池，提供稳定的 “目标方向”；
• 再高效估计：用 Ghost + CountSketch 近似估计候选样本对 proxy 方向的对齐收益；
• 最后稳定选择：加入冗余惩罚，并通过 Boltzmann 软采样 选出当步最合适的训练样本。

这套设计的关键意义在于：它让 “数据选择” 第一次真正和 “优化器实际执行的更新轨迹” 处在同一几何、同一方向上，从而显著提升预训练效率与下游泛化表现。

1）效用怎么定义？—— 在 “有效更新空间” 里做对齐，而不是在原始梯度里 “看着像”

OPUS 把每个候选样本的价值拆成两部分：

• Alignment（对齐收益）：样本带来的有效更新方向，是否与 “目标方向” 一致；
• Redundancy Penalty（冗余惩罚）：避免连续选到一堆方向高度相似的样本，导致更新过于集中、训练不稳、收益递减。

这套设计把 “选最有用” 与 “选得多样” 统一进同一个原则框架里：每一步不仅要更快下降，还要避免把更新压成一条细线。

2）目标方向从哪来？——Bench-Proxy：既贴近 benchmark，又不脱离预训练流形

Bench-Proxy 并不是 “随便找一批相似文本” 作为代理目标，而是通过一个检索式构建流程得到的。具体来说，作者使用冻结的句向量模型，将：

• 目标评测基准的验证集样本（如 MMLU、HellaSwag 等），以及
• 预训练语料中的文档

映射到同一语义空间，并计算余弦相似度。

随后，对每篇预训练文档分配一个 “相关性分数”（例如基于其与 benchmark 样本的最大相似度），再按分数排序并在给定 token 预算内选出一批文档，构成 Bench-Proxy 池。这样得到的代理池具有两个优点：

• 语义上贴近目标 benchmark（有明确任务指向性）；
• 分布上仍属于预训练语料流形（不会过度偏离预训练过程）。

训练过程中，模型反复从这个 proxy 池抽样，用于提供更稳定、低噪声的目标方向，从而让每一步的数据选择更可靠。这一点很关键：OPUS 不是直接拿 benchmark 当训练数据，而是用 benchmark 去 “定义方向”，再在预训练分布里找可执行的推进路径。

3）怎么把它做得足够快？——Ghost + CountSketch，把在线打分开销压到 “几乎可忽略”

在线数据选择最大的现实门槛，不是 “想法对不对”，而是 “算不算得动”。

你不可能在每个 step 都为大量候选样本显式计算全维梯度并逐一打分。

OPUS 的工程解法是一套组合拳：

• Ghost technique：利用线性层梯度的结构（如外积形式），避免显式构造完整高维梯度，降低显存与计算开销；
• CountSketch：将高维有效更新投影到低维 sketch 空间，在近似保持内积结构的前提下完成对齐、相似度与冗余相关计算；
• Boltzmann sampling：不直接贪心 top-k，而是通过温度控制的概率采样进行软选择，在利用高分样本的同时保留一定探索性，提升稳定性与多样性。

结果是，OPUS 把 “每步在线选择数据” 的额外成本压到了一个可接受区间，使这件事在大规模预训练中也具备实际可行性。

在论文的实现与测量中，OPUS 的额外计算开销约为 4.7%，使得 “每一步都做数据选择” 在大规模训练中也依然可承受。

实验结果：不是小修小补，而是 “效率 + 性能” 同时抬头

1）FineWeb 预训练：平均 +2.2% 准确率，GPT-XL 上 8× 计算量节省

在 GPT-2 Large / XL 的 30B token 预训练设置中，OPUS 在 10 个基准上对比随机选择取得平均 1.5% 的准确率提升；在 GPT-XL 上还展示了 8× 计算效率提升的结果（相同效果所需计算显著降低）。更 “刺激” 的一点是：论文还报告 OPUS 能在某些设置中优于更大 token 预算（例如 60B token）训练的对照配置 —— 强调 “每步选对比多吃更关键”。

2）FineWeb-Edu：反直觉名场面 —— 只用中等质量数据，也能打赢 “吃高质量数据” 的基线

作者专门做了 “难度更高” 的对照：把数据按质量分层后，OPUS 只从中等质量（如 score 3）里动态挑选，却能超过一些使用更高质量分区（score 4–5）训练的强基线。在 GPT2 Large/XL 30B 使用 FineWeb-Edu 的预训练设置中，OPUS 在 10 个基准上对比从高质量数据随机选择取得平均 3.18% 的准确率提升。它传递的信号很清晰：

数据质量很重要，但 “在正确的几何里、在正确的时机喂对样本”，可能更重要。

除了主套件上的提升，论文还专门做了一组更 “刁钻” 的检验：把同一批 GPT-2 XL checkpoint 拿去测 不包含在 Bench-Proxy 构建目标里的 out-of-distribution 基准，包括 BBH、RACE、SuperGLUE 等。结果显示，OPUS 仍然取得最佳平均表现，达到了 40.07，明显高于随机选择以及多种静态和动态筛选基线。这一点非常关键：它说明 OPUS 的收益并不是 “对齐 proxy 就刷 proxy”，也不是把模型过拟合到那一小撮基准上；相反，即使评测换成 proxy 未覆盖的 OOD 任务，OPUS 依然能稳定带来泛化收益，侧面印证了其 “在优化器诱导更新空间里选有效训练信号” 的机制更接近提升真实能力，而非 benchmark 取巧。

3）Domain PPL: 验证 “泛化而非刷分”

除了任务准确率，论文还用一个更 “底层” 的指标检验模型的广谱语言建模能力：在 Health、Business、Politics、Education、History、Lifestyle、Science、Arts & Lit.、Entertainment、Computing 等 10 个不同领域的保留验证集上统计 PPL，越低越好。结果非常稳定：在 FineWeb 上训练 30B tokens 时，OPUS 在 GPT-2 Large 与 GPT-2 XL 两个规模下都拿到最低的平均 PPL—— 分别是 3.35 与 3.26，优于 Random、DSIR、QuRating、GREATS 等基线。更有意思的是，在 FineWeb-Edu 这类 “更高质量” 的子集上，OPUS 仍然保持领先：GPT-2 Large 的平均困惑度降到 3.49，GPT-2 XL 进一步到 3.45。这说明 OPUS 的提升不只体现在某几个 benchmark 上 “刷分”，而是在跨领域的语言建模质量上同样带来一致收益 —— 更接近一种可迁移、可泛化的训练信号增益。

4）Continued Pre-training：Qwen3-8B 在 SciencePedia 上 0.5B token 追平 / 超过 3B token

更贴近产业的 CPT 场景里，OPUS 在 Qwen3-8B-Base 上继续训练 SciencePedia：仅用0.5B tokens就达到最优表现，并且超过随机选择训练 3B tokens 的对照，等价于约 6× 的数据效率增益。对于 “专业域能力提升” 这种高成本任务，这种量级的效率提升极具吸引力。

作者还给出了SciencePedia的分领域拆解结果，把提升拆到 “每个科学子域” 上看清楚：在 0.5B，1B，1.5B 三个 token 预算下，OPUS 在 OlympicArena（图中雷达图，覆盖 Math、Physics、Chemistry、Biology、Geography、Astronomy、CS、Text、以及多语种等维度）与 SciAssess（图中柱状图，Biology/Chemistry/Material/Medicine 等子域）中都表现出更稳定、更加均衡的收益。更关键的是，这种增益并非只靠某一个 “强项领域” 拉动平均分：即使把平均分拆开看，OPUS 在多个子域上都能保持竞争力，尤其在Material 与 Medicine等更偏专业的方向上，优势更明显。总体上，这组分域结果支持了论文的核心论点：OPUS 的改进不是 “挑某个领域刷上去”，而是在有限 token 预算下，把继续预训练的收益更有效地分配到不同科学子域，从而更接近 “用更少 token 覆盖更广能力” 的目标。

从 “挑数据” 到 “挑更新”，OPUS 把预训练的控制权还给了优化器

很多数据选择方法都卡在一个经典矛盾里：要么原则弱，像经验规则；要么原则强，但算不动。

OPUS 的可贵之处在于，它不是只在理论上更 “正确”，也不是只在工程上更 “取巧”，而是把两者真正接到了一起：在原则上，它把样本效用定义到与 AdamW / Muon 等现代优化器一致的有效更新空间中；在工程上，它又通过 Ghost + CountSketch + Boltzmann 软采样，把 “每个 step 在线做数据选择” 的额外开销压到了可落地的范围。

更重要的是，OPUS 并不排斥已有的数据工程手段，反而天然适合与静态过滤协同：静态过滤负责把明显低价值样本挡在门外，OPUS 负责在剩余候选中根据训练动态做细粒度选择。 换句话说，它第一次比较完整地把 “数据治理” 与 “训练动力学” 接成了一个闭环。

这也是 OPUS 最值得关注的地方：它真正想回答的，并不是 “如何更聪明地给数据打分”，而是一个更底层的问题 ——在现代优化器主导的训练几何里，什么样的样本，才能带来真实有效的更新？当 “数据墙” 逼近、算力成本高企，预训练已经不再只是 “堆更多数据就能赢” 的游戏，而进入了一个必须精打细算的阶段：每一个 token，都要为更新负责。

而 OPUS 给出的路线非常清晰，也很有启发性：

数据选择不该再做优化器无关的旁观者，而应成为与优化器同几何、同方向的在线控制器。

只有这样，我们才有机会真正榨出 token 的边际收益，把预训练从 “数据吞吐战”，推进到 “更新效率战”。

作者介绍：

本文第一作者为王少博（上海交大 / 阿里 Qwen）、共同第一作者为欧阳轩（UW-Madison）、徐天一（UW–Madison）。通讯作者包括任星彰（阿里 Qwen）、刘大一恒（阿里 Qwen）与张林峰（上海交大）。其余合作者来自阿里、上交、UIUC、Mila 等单位。