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以上這些題目都可以基于Scaling Law的實際停止答覆。本文是瀏覽了一系列 Scaling Law的文章后的收拾和思慮，包含Scaling Law的概念和推導以及反Scaling Law的場景，不妥之處，接待斧正。
焦點結論
年夜模子的Scaling Law是OpenAI在2020年提出的概念[1]，詳細如下:
對于De想到這裡，他真的不管怎麼想都覺得不舒服。coder-only的模子，盤算量(Flops), 模子參多少數字, 數據鉅細(token數)，三者知足:。(推導見本文最后)
模子的終極機能重要與盤算量，模子參多少數字和數據鉅細三者相干，而與模子的詳細構造(層數包養一個月/深度/寬度)基礎有關。
固定模子的總參多少數字，調劑層數/深度/寬度，分歧模子的機能差距很小，年夜部門在2%以內
3.對于盤算量，模子參多少數字和數據鉅細，當不受其他兩個原因制約時，模子機能與每個原因都浮現冪律關系
4. 為了晉陞模子機能包養軟體，模子參多少數字和數據鉅細需求同步縮小，但模子和數據分辨縮小的比例還存在爭議。
5. Scaling Law不只實用于說話模子，還實用于其他模態以及跨模態的義務[4]：
這里橫軸單元為PF-days: 假如每秒鐘可停止次運算，就是1 peta flops，那么一天的運算就是這個算力耗費被稱為1個petaf台灣包養lop/s-day。
焦點公式
(�)=�∞+(�0�)�
第一項是指無法經由過程增添模子範圍來削減的喪失，可以以為是數據本身的熵（例如數據中的樂音）
第二項是指能經由過程增添盤算量來削減的喪失，可以以為是模子擬合的分布與現實分布之間的差。依據公式，增年夜(例如盤算量)，模子全體loss降落，模子機能晉陞；隨同趨勢于無限年夜，模子能擬合數據的真正的分布，讓第二項迫近0，全體趨勢于
年夜模子中的scaling law
下圖是GPT4陳述[5]中的Scaling Law曲線，盤算量和模子機能知足冪律關系
橫軸是回一化之后的盤算量，假定GPT4的盤算量為1。基于10,000倍小的盤算範圍，就能猜測終極GPT4的機能。台灣包養
縱軸是”Bits for words”, 這也是穿插熵的一個單元。在盤算穿插熵時，假如應用以 2 為底的對數，穿插熵的單元就是 “bits per word”，與信息論中的比特（bit）概念相符。所以這個值越低，闡明模子的機能越好。
Baichuan2
下圖是Baichuan2[6]技巧陳述中的Scaling Law曲線。基于10M到3B的模子在1T數據上練習的機能，可猜測出最后7B模子和13B模子在2.6T數據上的機能
MindLLM
下圖是MindLLM[7]技巧陳述中的Scaling Law曲線。基于10甜心寶貝包養網M到500包養心得M的模子在10B數據上練習的機能，猜測出最后3B模子在500B數據上的機能。
Scaling Law實操: 盤算效力最優
依據冪律定律，模子的參數固定，無窮堆數據并不克不及無窮晉陞模子的機能，模子終極甜心花園機能會漸漸趨勢一個固定的值
如圖所示，假如模子的參多少數字為（圖中紫色的線），在多少數字到達，模子基礎收斂。所以在數據量到達后，持續增添數據發生的盤算量，沒有異樣盤算量下晉陞模子參多少數字帶來的收益年夜（盤算效力更優）。依據，可以進一個步驟轉換成模子參數與盤算量的關系，即: 模子參數為，在盤算量為Flops，即PF-days時基礎收斂。也就是右圖中紫色線的拐點。
依照下面的思緒，上面停止Scaling Law的實操。
起首預備充分的數據（例如包養app1T），design分歧模子參多少數字的小模子(例如0.001B – 1B)，自力練習每個模子，每個模子都練習到基礎收斂（假定數據量充分）。依據練習中分歧模子的參數和數據量的組合，搜集盤算量與模子機能的關系。然后可以進一個步驟取得盤算效力最優時，即異樣盤算量下機能最好的模子範圍和數據短期包養鉅細的組合，模子鉅細與盤算量的關系，以及數據鉅包養網單次細與盤算量的關系。
如圖所示，依據左圖可以看到盤算量與模子機能浮現冪律關系（可以以為包養甜心網數據和模子都不受限制），依據中圖和右圖，可以發明,，即盤算效力最優時，模子的參數與盤算量的冪次成線性關系包養網心得，數據量的鉅細也與盤算量的冪次包養網dcard成線性關系。
依據，可以推算出，可是,分辨是幾多存在不合。
OpenAI[1]以為模子範圍更主要，即，而DeepMind在Chinchilla任務[2]和Google在PaLM任務[3]包養網比較中都驗證了，即模子和數據劃一主要。
所以假定盤算量全體縮小10倍，OpenAI以為模子參數更主要，模子應縮小100.73(5.32)倍，數據縮小100.27(1.86)倍；后來DeepMind和Google以為模子參多少數字與數據劃一主要，兩者都應當分辨縮小100.5(3.16)包養價格ptt倍。
例如在PaLM的試驗中，盤算量從 縮小10倍到， 模子參數也晉陞了3.2倍，3.35B->10.7B。詳細最好在本身的數據上做試驗來取得你場景下的和
LLaMA: 反Scaling Law的年夜模子
假定遵守盤算效力最優來研發LLM，那么依據Scaling Law，給定模子鉅細，可以推算出最優的盤算量，進一個步驟依據最優盤算量就能推算出需求的token多少數字，然后練習就行。
可是盤算效力最優這個不雅點是針對練習階段而言的，并不是推理階段，現實利用中推理階段效力更適用。
Meta在LLaMA[8]的不雅點是：給定模子的目的機能，并不需求用最優的盤算效力在最快時光練習好模子，而應當在更年夜範圍的數據上，練習一個絕對更小模子，如許的模子在推理階段的本錢更低，盡管練習階段於是她打電話給眼前的女孩，直截了當地問她為什麼。她怎麼會知道，是因為她對李家和張家的所作所為。女孩覺得自己不僅的效力不是最優的（異樣的算力實在能取得更優的模子，可是模子尺寸也會更年夜）包養甜心。依據Scaling Law，10B模子只需求200B的數據，可是作者發明7B的模子機能在1T的數據后還能持續晉陞。
所以LLaMA任務的重點是練習一系列說話模子，經由過程包養感情應用更多的數據，讓模子在無限推理資本下有最佳的機能。
詳細而言，斷定模子尺寸后，Scaling Law給到的只是最優的數據量，或許說是一個至多的數據量，現實在練習中察看在各個但是怎麼做？這段婚姻是她自己的生死促成的，這種生活自然是她自己帶大的。她能怪誰，又能怪誰？只能自責，自責，每晚目標上的機能表示，只需還在持續增加，就可以連續增添練習數據。
審核編纂：黃飛
原文題目：年夜模子中的Scaling Law盤算方式
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