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AutoScale：自动预测训练 LLMs 的计算优化数据组合
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文探讨了数据复杂性、模型参数和训练数据量对大型语言模型（LLM）性能的影响。研究表明，增大数据存储规模显著提升模型性能，微调方法的选择与任务相关。提出的CALM方法通过组合不同模型的表示，提升了低资源语言和代码生成任务的表现。此外，研究展示了全二值化大型语言模型的训练方法，提供了新的计算框架和研究资源。
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关键要点
- 通过改变数据复杂性生成不同复杂性的训练数据集，发现参数和训练数据量的缩放规律对数据复杂性敏感。
- gzip压缩算法能够有效预测数据复杂性对性能的影响，提出新的与数据相关的神经语言模型缩放规律。
- 增大用于检索型语言模型的数据存储可以显著提高模型性能，较小规模的模型在使用大型数据存储时表现更好。
- LLM微调遵循微调数据量与其他缩放因子之间的幂函数乘法联合缩放规律，模型尺寸的扩大对微调更有益。
- CALM方法通过组合不同模型的表示，提升了低资源语言和代码生成任务的表现。
- 研究展示了全二值化大型语言模型的训练方法，首次从头开始训练大规模的二值化语言模型，取得了竞争力的结果。
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延伸问答
如何通过数据复杂性优化大型语言模型的训练？
通过改变数据复杂性生成不同复杂性的训练数据集，研究发现参数和训练数据量的缩放规律对数据复杂性敏感。
CALM方法在低资源语言任务中的表现如何？
CALM方法通过组合不同模型的表示，提升了低资源语言和代码生成任务的表现，最高可达13%的绝对改进。
增大数据存储对模型性能的影响是什么？
增大用于检索型语言模型的数据存储可以显著提高模型性能，尤其是较小规模的模型在使用大型数据存储时表现更好。
LLM微调方法的缩放规律是什么？
LLM微调遵循微调数据量与其他缩放因子之间的幂函数乘法联合缩放规律，模型尺寸的扩大对微调更有益。
全二值化大型语言模型的训练方法有什么创新？
研究展示了如何从头开始训练大规模的二值化语言模型，取得了与全精度模型相当的性能，且不需要预训练权重。
gzip压缩算法在数据复杂性预测中的作用是什么？
gzip压缩算法能够有效预测数据复杂性对性能的影响，提出了新的与数据相关的神经语言模型缩放规律。
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