Train Once, Answer All: Many Pretraining Experiments for the Cost of One

📄 arXiv: 2509.23383v1 📥 PDF

作者: Sebastian Bordt, Martin Pawelczyk

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出单次训练多重实验方法，降低大语言模型预训练实验成本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 预训练 大型语言模型 实验方法 计算效率 知识获取 数据污染 模型安全性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型预训练成本高昂，限制了对模型学习机制的深入研究。
  2. 提出一种单次训练运行中同时进行多个预训练实验的方法，降低实验成本。
  3. 通过1.5B参数模型上的实验，验证了该方法的可行性，并复现了多个已有研究结果。

📝 摘要（中文）

近期的研究表明，可控的预训练实验是理解大型语言模型（LLM）学习、推理和记忆的强大工具。然而，预训练的计算成本构成了一个显著的限制。为了克服这个限制，我们提出在单次训练运行中同时进行多个预训练实验。我们通过在210B tokens上训练一个15亿参数的模型，进行了十个实验，证明了这种方法的可行性。虽然我们只训练了一个模型，但我们可以复现之前多项关于数据污染、投毒和记忆的研究结果。我们还对知识获取、数学推理和水印技术进行了新的研究。例如，我们动态更新训练数据，直到模型获得特定的知识。值得注意的是，这十个实验对模型的训练动态和整体性能的影响是最小的。然而，不同实验之间的相互作用可能成为我们方法中潜在的混淆因素。我们提出通过持续的预训练实验来测试相互作用，发现它们在我们的设置中可以忽略不计。总的来说，我们的发现表明，在单次训练运行中进行多个预训练实验，可以在计算预算内对大型模型进行严格的科学实验。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究对大型语言模型的学习、推理和记忆机制的探索受限于预训练的高昂计算成本。每次进行新的实验，都需要重新训练模型，耗时耗力。因此，如何降低预训练实验的成本，成为一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是在单次模型训练过程中，同时进行多个不同的预训练实验。通过巧妙地设计实验方案，使得多个实验能够共享同一个模型，从而大幅降低计算资源的需求。这样，研究人员可以用更低的成本，探索更多关于模型学习机制的问题。

技术框架：该方法的核心在于设计多个并行的预训练实验，这些实验共享同一个基础模型。在训练过程中，每个实验都按照其特定的数据和目标进行训练，但所有实验都作用于同一个模型参数。为了评估实验之间的相互影响，论文还引入了持续预训练实验，以检验不同实验之间的干扰程度。整体流程包括：1）定义多个预训练实验；2）使用共享模型进行并行训练；3）评估实验结果并分析相互影响。

关键创新：最重要的创新点在于提出了“单次训练，回答所有问题”的预训练范式。与传统的每次实验都重新训练模型的方法不同，该方法通过共享模型的方式，大幅降低了计算成本，使得研究人员可以在有限的计算资源下进行更多的实验。

关键设计：论文的关键设计包括：1）精心设计的实验方案，确保各个实验之间不会产生过大的干扰；2）使用持续预训练实验来评估实验之间的相互影响；3）动态更新训练数据，以实现对模型知识获取过程的精确控制。具体的参数设置和损失函数与各个实验的具体目标相关，论文中给出了详细的描述。

📊 实验亮点

论文通过在1.5B参数模型上进行10个并行预训练实验，成功复现了多个已有研究的结果，包括数据污染、投毒和记忆等。实验结果表明，该方法在显著降低计算成本的同时，能够有效地进行各种预训练实验，并且不同实验之间的相互影响可以忽略不计。此外，论文还进行了知识获取、数学推理和水印技术等方面的创新性研究。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于大型语言模型的科学研究，例如模型的可解释性研究、知识获取机制研究、以及模型安全性研究等。通过降低预训练实验的成本，可以加速相关领域的研究进展，并促进更安全、更可靠的大型语言模型的开发。此外，该方法也适用于其他需要大量计算资源的机器学习模型的训练和实验。

📄 摘要（原文）

Recent work has demonstrated that controlled pretraining experiments are a powerful tool for understanding learning, reasoning, and memorization in large language models (LLMs). However, the computational cost of pretraining presents a significant constraint. To overcome this constraint, we propose to conduct multiple pretraining experiments simultaneously during a single training run. We demonstrate the feasibility of this approach by conducting ten experiments during the training of a 1.5B parameter model on 210B tokens. Although we only train a single model, we can replicate the results from multiple previous works on data contamination, poisoning, and memorization. We also conduct novel investigations into knowledge acquisition, mathematical reasoning, and watermarking. For example, we dynamically update the training data until the model acquires a particular piece of knowledge. Remarkably, the influence of the ten experiments on the model's training dynamics and overall performance is minimal. However, interactions between different experiments may act as a potential confounder in our approach. We propose to test for interactions with continual pretraining experiments, finding them to be negligible in our setup. Overall, our findings suggest that performing multiple pretraining experiments in a single training run can enable rigorous scientific experimentation with large models on a compute budget.