但这个 Chinchilla Scaling Law 终极想说明,不需要用超大的模型和数据,花费几个月甚至几年的时间慢慢做实验,只要在小模型、小数据下验证、确认公式,就可以设计一个更大型的训练,大幅度减少实验成本,就是说这个公式是小范围训练出来的,当然对于大部分人来说,用 DeepMind 公式的系数就行?
Chinchilla scaling 之所以对语言模型的 scaling laws(规模律)很重要,是因为它提出了一种新的理论模型,用于理解和优化语言模型的训练过程。 在Chinchilla 论文之前,语言模型领域主要有两种 scaling laws 的假说: 模型参数量应该与训练数据量保持固定比例。这意味着当训练数据增加 10 倍时,模型参数也应增加 10 倍。 模...
Chinchilla Scaling Law之下,合成数据的意义 OpenAI在2020年提出Scaling Law,为达到最优的训练效率,模型参数量的提升比训练数据量的提升更为重要;这一观点在2022年被Google DeepMind推翻,在论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》中,DeepMind多方验证了固定计算资源下,达到最优训练效率时,训练数据量和模型...
在这幅图中,每当更小的模型输给一个更大的模型时,他们就会标记一个灰点。这些点连成的灰线便是帕累托边界,这是他们计算缩放定律(scaling laws)的方式。 这一假设有个问题:我们不知道如果让更小的模型训练更长时间会发生什么,因为他们在小模型被超越时就不再继续训练它们了。 接下来在看看Llama论文。 Chinchill...
KM扩展法则由OpenAI团队提出，它强调了模型大小、数据集大小和训练计算量之间的幂律关系。KM法则倾向于将...
那你是Scaling Law的坚定信仰者吗?张俊林:Scaling Law其实是个经验公式,最初是OpenAI在2020年提出来的,现在大家遵循的应该是DeepMind在22年提出的Chinchilla Scaling Laws(Chinchilla Scaling Laws:为了使模型达到最佳性能,模型参数量应与训练集的大小成等比例扩张。),尽管它被称为Law,但它是通过大量的实验来得出的...
在这幅图中,每当更小的模型输给一个更大的模型时,他们就会标记一个灰点。这些点连成的灰线便是帕累托边界,这是他们计算缩放定律(scaling laws)的方式。 这一假设有个问题:我们不知道如果让更小的模型训练更长时间会发生什么,因为他们在小模型被超越时就不再继续训练它们了。
KM扩展（Kaplan-Meier Scaling）KM扩展方法是由OpenAI的研究人员提出的，旨在通过预测性能与模型规模之间的...