Rethinking LLM Advancement: Compute-Dependent and Independent Paths to Progress

📄 arXiv: 2505.04075v2 📥 PDF

作者: Jack Sanderson, Teddy Foley, Spencer Guo, Anqi Qu, Henry Josephson

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-07 (更新: 2025-06-05)

💡 一句话要点

提出计算依赖与独立创新框架以推动LLM进展

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

关键词: 大型语言模型 算法创新 计算资源 性能提升 计算等效增益

📋 核心要点

  1. 现有的监管措施主要关注限制高性能计算资源，可能导致LLM进展的停滞。
  2. 论文提出了一个新框架，区分计算依赖和计算独立的创新，强调算法创新的重要性。
  3. 实验验证显示，计算独立的进展在不同规模上可实现高达3.5倍的性能提升，而计算依赖的进展在小规模上表现不佳。

📝 摘要（中文）

针对大型语言模型（LLM）发展的监管措施主要集中在限制高性能计算资源的获取。本研究评估了这些措施的有效性，探讨了在计算受限环境中，LLM能力是否可以通过算法创新实现进步。我们提出了一种新框架，区分计算依赖创新和计算独立创新，并通过计算等效增益（CEG）量化其影响。实验结果表明，计算独立的进展在各个计算规模上均显著提升性能，而计算依赖的进展在较小规模上表现不佳，但随着模型规模的增加，CEG逐渐改善。这些发现表明，尽管对计算硬件的限制可能减缓LLM的进展，但并不足以阻止算法驱动的能力提升。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在高性能计算资源受限的情况下，如何推动大型语言模型（LLM）能力的进展。现有方法过于依赖硬件资源，忽视了算法创新的潜力。

核心思路：论文提出了一个新框架，区分计算依赖和计算独立的创新，强调在计算受限环境中，算法创新仍然可以推动LLM的性能提升。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：计算依赖创新和计算独立创新。通过对比不同规模下的模型性能，量化计算等效增益（CEG），以评估各类创新的效果。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了计算等效增益（CEG）这一指标，能够有效区分不同类型的创新对模型性能的影响，尤其是在计算资源受限的情况下。

关键设计：在实验中，使用了nanoGPT模型，设置了不同的计算规模，评估了计算依赖与独立创新的性能表现，确保了实验的全面性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，计算独立的创新在不同计算规模上实现了高达3.5倍的性能提升，而计算依赖的创新在小规模上表现不佳，但随着模型规模的增加，其性能逐渐改善，最终与基线持平。这表明算法创新在LLM进展中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和自动文本生成等。通过理解算法创新的影响，研究者和开发者可以在资源受限的环境中优化模型设计，从而推动AI技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Regulatory efforts to govern large language model (LLM) development have predominantly focused on restricting access to high-performance computational resources. This study evaluates the efficacy of such measures by examining whether LLM capabilities can advance through algorithmic innovation in compute-constrained environments. We propose a novel framework distinguishing compute-dependent innovations--which yield disproportionate benefits at high compute--from compute-independent innovations, which improve efficiency across compute scales. The impact is quantified using Compute-Equivalent Gain (CEG). Experimental validation with nanoGPT models confirms that compute-independent advancements yield significant performance gains (e.g., with combined CEG up to $3.5\times$) across the tested scales. In contrast, compute-dependent advancements were detrimental to performance at smaller experimental scales, but showed improved CEG (on par with the baseline) as model size increased, a trend consistent with their definition of yielding primary benefits at higher compute. Crucially, these findings indicate that restrictions on computational hardware, while potentially slowing LLM progress, are insufficient to prevent all capability gains driven by algorithmic advancements. We argue that effective AI oversight must therefore incorporate mechanisms for understanding, anticipating, and potentially guiding algorithmic research, moving beyond a singular focus on hardware. The proposed framework also serves as an analytical tool for forecasting AI progress.