Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance
作者: Yangjun Ruan, Chris J. Maddison, Tatsunori Hashimoto
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, stat.ML
发布日期: 2024-05-17 (更新: 2024-10-01)
备注: Accepted at NeurIPS 2024 as a spotlight
💡 一句话要点
提出一种基于观测的语言模型缩放律方法，无需训练即可预测模型性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 缩放律 模型性能预测 观测学习 涌现现象
📋 核心要点
- 现有缩放律依赖于多尺度模型训练，成本高昂且效率低下，限制了其应用。
- 提出一种基于观测的缩放律方法，利用公开模型数据，无需训练即可预测模型性能。
- 实验表明，该方法能有效预测复杂涌现现象和后训练干预的影响，例如GPT-4的性能。
📝 摘要（中文）
理解语言模型性能如何随规模变化对于基准测试和算法开发至关重要。缩放律是构建这种理解的一种方法，但需要在许多不同规模上训练模型，这限制了它们的使用。我们提出了一种替代的、基于观测的方法，该方法绕过模型训练，而是从大约100个公开可用的模型构建缩放律。由于训练计算效率和能力方面的巨大差异，从多个模型系列构建单个缩放律具有挑战性。然而，我们表明，这些变化与一个简单的广义缩放律一致，其中语言模型性能是低维能力空间的函数，并且模型系列仅在将训练计算转换为能力的效率方面有所不同。使用这种方法，我们展示了复杂缩放现象的惊人可预测性：我们表明，几种涌现现象遵循平滑的S形行为，并且可以从小模型中预测；我们表明，诸如GPT-4之类的模型的代理性能可以从更简单的非代理基准中精确预测；并且我们展示了随着语言模型能力的不断提高，如何预测诸如思维链和自我一致性之类的后训练干预措施的影响。
🔬 方法详解
问题定义：现有语言模型缩放律的研究依赖于在不同规模上训练大量模型，这需要巨大的计算资源和时间成本。不同模型家族之间存在训练效率和能力的差异，使得构建统一的缩放律变得困难。因此，如何高效地预测语言模型在不同规模下的性能，以及如何处理不同模型家族之间的差异，是亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是提出一种基于观测的缩放律方法，通过分析已有的、公开可用的语言模型数据，构建一个广义的缩放律。该缩放律将语言模型性能视为一个低维能力空间的函数，并认为不同模型家族仅在将训练计算转换为能力的效率上存在差异。通过这种方式，可以绕过耗时的模型训练过程，直接从观测数据中推断出模型的性能表现。
技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 收集大量公开可用的语言模型数据，包括模型规模、训练计算量和性能指标等；2) 构建一个低维能力空间，用于表示语言模型的能力水平；3) 建立语言模型性能与能力空间之间的映射关系，即广义缩放律；4) 利用该缩放律预测新模型的性能，或评估后训练干预措施的效果。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于观测的缩放律方法，无需训练即可预测语言模型的性能。与传统的缩放律方法相比，该方法更加高效、经济，并且能够处理不同模型家族之间的差异。此外，该论文还发现，语言模型的许多涌现现象都遵循平滑的S形行为，并且可以从小模型中预测。
关键设计：该方法的关键设计包括：1) 如何选择合适的低维能力空间来表示语言模型的能力水平；2) 如何建立语言模型性能与能力空间之间的映射关系，即广义缩放律的具体形式；3) 如何处理不同模型家族之间的训练效率差异，例如通过引入一个效率因子来对不同模型家族进行归一化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究表明，通过观测数据构建的缩放律能够精确预测复杂涌现现象，例如GPT-4的代理性能可以从更简单的非代理基准中预测。此外，该方法还能预测思维链和自我一致性等后训练干预措施对模型性能的影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于语言模型的设计、优化和评估。开发者可以利用该方法预测新模型的性能，指导模型训练过程，并评估后训练干预措施的效果。此外，该方法还可以用于比较不同模型家族的性能，选择最适合特定任务的模型。
📄 摘要（原文）
Understanding how language model performance varies with scale is critical to benchmark and algorithm development. Scaling laws are one approach to building this understanding, but the requirement of training models across many different scales has limited their use. We propose an alternative, observational approach that bypasses model training and instead builds scaling laws from ~100 publically available models. Building a single scaling law from multiple model families is challenging due to large variations in their training compute efficiencies and capabilities. However, we show that these variations are consistent with a simple, generalized scaling law where language model performance is a function of a low-dimensional capability space, and model families only vary in their efficiency in converting training compute to capabilities. Using this approach, we show the surprising predictability of complex scaling phenomena: we show that several emergent phenomena follow a smooth, sigmoidal behavior and are predictable from small models; we show that the agent performance of models such as GPT-4 can be precisely predicted from simpler non-agentic benchmarks; and we show how to predict the impact of post-training interventions like Chain-of-Thought and Self-Consistency as language model capabilities continue to improve.