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内容提要
本文研究了大型语言模型中词表大小对性能的影响，发现词表大小是关键因素。在固定计算预算下，存在一个最优词表大小。研究提出了三种预测方法：基于FLOPs、导数和损失函数拟合。结果表明，较大模型需要更大词表来提升性能。设计和训练时需综合考虑模型参数、训练数据和词表大小。
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关键要点
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研究大型语言模型中词表大小对性能的影响，发现词表大小是关键因素。
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在固定计算预算下，存在一个最优词表大小。
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提出三种预测方法：基于FLOPs、导数和损失函数拟合。
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较大模型需要更大词表来提升性能。
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设计和训练时需综合考虑模型参数、训练数据和词表大小。
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以往研究主要关注模型参数和训练数据，忽略词表大小的作用。
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通过训练不同词表配置的模型，提出了预测最优词表大小的方法。
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研究结果表明，较大的模型应配备更大的词表。
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在给定算力的情况下，最优的词表大小是有上限的。
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实验验证了使用预测的最优词表大小可以提高模型性能。
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词表大小对模型性能的影响遵循幂律关系。
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随着词表大小的增加，模型性能先提高后降低。
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存在一个使损失最小化的最优词表大小。
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三种方法分别通过IsoFLOPs、导数和损失公式来估计最优词表大小。
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主流LLMs通常分配给词表参数偏少，但开始转向更大的词表大小。
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扩展数据仍然是最关键的部分，解决数据稀缺问题应成为未来工作的重点。
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论文强调在设计和训练LLMs时，需要综合考虑模型参数、训练数据和词表大小。
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