Scaling Laws for Predicting Downstream Performance in LLMs
作者: Yangyi Chen, Binxuan Huang, Yifan Gao, Zhengyang Wang, Jingfeng Yang, Heng Ji
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-10-11 (更新: 2025-04-07)
备注: Accepted to TMLR
💡 一句话要点
提出FLP和FLP-M方法，利用预训练损失预测LLM下游任务性能，降低计算成本。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 性能预测 预训练损失 缩放定律 涌现能力 多数据源 计算效率
📋 核心要点
- 现有方法难以准确预测LLM的下游任务性能，尤其是在LLM展现出涌现能力的情况下，需要更高效的性能评估指标。
- 论文提出FLP方法，通过预训练损失作为中间桥梁，建立计算资源到下游任务性能的映射，降低计算成本。
- 实验表明，FLP和FLP-M方法能够以较低的计算成本，准确预测LLM在下游任务中的性能，优于传统方法。
📝 摘要（中文）
在大型语言模型（LLM）的开发过程中，准确预测下游任务性能至关重要。本文提出了一种两阶段方法FLP，该方法首先利用一系列较小的采样语言模型（LM）估计计算资源（如FLOPs）到预训练损失的映射函数，然后利用具有涌现性能的中间模型将预训练损失映射到下游任务性能。实验结果表明，FLP能够准确预测具有7B和13B参数的LLM的性能，误差范围分别为5%和10%，显著优于直接使用FLOPs预测性能的方法。此外，本文还提出了FLP-M，一种用于性能预测的基础方法，旨在解决预训练期间整合来自多个来源的数据集的实际需求。FLP-M扩展了幂律分析函数，以预测基于跨数据源的FLOPs的领域特定预训练损失，并采用两层神经网络来建模多个领域特定损失与下游性能之间的非线性关系。通过利用在特定比例下训练的3B LLM和一系列较小的采样LM，FLP-M可以有效地预测3B和7B LLM在各种数据混合情况下的性能，在大多数基准测试中误差范围在10%以内。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在预测大型语言模型（LLM）的下游任务性能时，面临着计算成本高昂和难以捕捉涌现能力的挑战。直接使用FLOPs预测性能的方法，精度较低，无法满足实际需求。因此，需要一种更高效、更准确的方法来预测LLM的下游任务性能。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练损失作为中间桥梁，将计算资源（如FLOPs）与下游任务性能联系起来。预训练损失更容易获取，且与下游任务性能具有相关性。通过建立计算资源到预训练损失，再到下游任务性能的映射关系，可以更准确地预测LLM的性能。
技术框架：FLP方法包含两个阶段：第一阶段，利用一系列完全收敛的采样模型，估计计算资源到预训练损失的映射函数。第二阶段，利用具有涌现性能的中间模型，将预训练损失映射到下游任务性能。FLP-M方法则扩展了FLP，用于处理多数据源的预训练场景。它使用幂律分析函数预测领域特定的预训练损失，并使用两层神经网络建模多个领域特定损失与下游性能之间的非线性关系。
关键创新：论文的关键创新在于提出了使用预训练损失作为中间桥梁来预测LLM下游任务性能的方法。与直接使用FLOPs预测性能的方法相比，FLP方法能够更准确地捕捉LLM的涌现能力，从而提高预测精度。FLP-M方法则进一步扩展了FLP，使其能够处理多数据源的预训练场景。
关键设计：FLP方法的关键设计包括：1) 使用幂律分析函数建模计算资源与预训练损失之间的关系；2) 使用具有涌现性能的中间模型，将预训练损失映射到下游任务性能；3) 在FLP-M方法中，使用两层神经网络建模多个领域特定损失与下游性能之间的非线性关系。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FLP方法能够以较低的计算成本，准确预测具有7B和13B参数的LLM的性能，误差范围分别为5%和10%，显著优于直接使用FLOPs预测性能的方法。FLP-M方法能够有效地预测3B和7B LLM在各种数据混合情况下的性能，在大多数基准测试中误差范围在10%以内。这些结果表明，FLP和FLP-M方法具有很强的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大型语言模型的开发和优化过程，帮助研究人员在训练前准确预测模型的下游任务性能，从而指导模型架构设计、训练数据选择和计算资源分配。此外，该方法还可以用于评估不同预训练策略对模型性能的影响，加速LLM的研发进程。
📄 摘要（原文）
Precise estimation of downstream performance in large language models (LLMs) prior to training is essential for guiding their development process. Scaling laws analysis utilizes the statistics of a series of significantly smaller sampling language models (LMs) to predict the performance of the target LLM. For downstream performance prediction, the critical challenge lies in the emergent abilities in LLMs that occur beyond task-specific computational thresholds. In this work, we focus on the pre-training loss as a more computation-efficient metric for performance estimation. Our two-stage approach FLP consists of first estimating a function that maps computational resources (e.g., FLOPs) to the pre-training Loss using a series of fully-converged sampling models, followed by mapping the pre-training loss to downstream task Performance using the intermediate models with emerged performance. In our experiments, this FLP solution accurately predicts the performance of LLMs with 7B and 13B parameters using a series of sampling LMs up to 3B, achieving error margins of 5% and 10%, respectively, and significantly outperforming the FLOPs-to-Performance approach. Further, we present FLP-M, a fundamental approach for performance prediction that addresses the practical need to integrate datasets from multiple sources during pre-training. FLP-M extends the power law analytical function to predict domain-specific pre-training loss based on FLOPs across data sources, and employs a two-layer neural network to model the non-linear relationship between multiple domain-specific loss and downstream performance. By utilizing a 3B LLM trained on a specific ratio and a series of smaller sampling LMs, FLP-M can effectively forecast the performance of 3B and 7B LLMs across various data mixtures for most benchmarks within 10% error margins.