Scaling laws and compute-optimal models
在讨论大型语言模型（LLM）的训练时，我们需要考虑模型大小、训练配置与性能之间的关系,以确定模型需要达到的最佳规模。以下是对这些关系的详细解释和总结：
- 模型性能的提升途径：
- 预训练阶段，目标是最大化模型在其学习目标上的性能，即在预测token时最小化损失.
- 提升性能的两个主要方法是增加训练数据集的大小和增加模型的参数数量。
- 计算资源的限制：
- 计算资源，包括可用GPU数量和训练时间，是训练模型时需要考虑的重要因素。
- petaFLOP/s-day是算力的度量单位，相当于1天内以每秒一千万亿次浮点运算速率运行.
- 模型大小与计算资源的关系：
- 模型大小（即参数数量）与所需的计算资源之间存在显著关系。
- T5 XL（3B）需约100 petaFLOP/s-day，GPT-3（175B）需约3700 petaFLOP/s-day。
- 规模法则和计算最优模型：
- 研究者探索了训练数据集大小、模型大小与计算预算之间的权衡。
- OpenAI的研究表明，计算预算与模型性能之间存在幂律关系，即两者之间成正比关系.
- Chinchilla研究：
- Chinchilla研究表明一些大型模型（如GPT-3）可能过度参数化，即参数多于实际需要,且训练数据不足。
- 该研究认为，如果在更大的数据集上训练，较小模型可能实现与更大模型相同的性能。
- 计算最优模型的特点：
- 计算最优模型是指在给定的计算预算下，参数数量与训练数据量间达到最佳平衡模型。
- 例如，对于70亿参数的模型，理想的训练数据集大小约为1.4万亿token。
- 实际应用中的趋势：
- 随着对计算最优模型的认识增加，开发团队开始偏离“越大越好”的趋势，转向开发在非最佳方式下训练的较小但性能相似或更好的模型。
- 模型设计的优化：
- 在设计和训练大型语言模型时，优化模型大小、训练数据量和计算预算之间的平衡将变得越来越重要。
总之，对于大型语言模型的训练，理解并优化模型大小、训练数据集大小和计算预算之间的关系是至关重要的。通过找到这三者之间的最佳平衡，可以在有限的计算资源下实现更高效和性能更优的模型训练。