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根据Chinchilla缩放定律，在（采用最优参数/标记分配的情况下）将计算量翻倍会使模型性能提高约4.8%。但这造成了一个我想不通的奇怪情况：如果我们计算一下：每次将计算量翻倍，性能提高4.8%；要获得100%的性能提升（性能变为原来的2倍），我们需要将计算量扩大约500万倍。但我们看到模型在数月/数年内基准分数就翻倍了。公司不可能在模型版本之间将计算量扩大500万倍——这在成本和基础设施方面都是疯狂的。我在这里遗漏了什么？这些性能改进是否存在单纯计算量缩放无法解释的其他因素？我知道有更好的架构和训练方法之类的情况，但‘需要500万倍更多计算量’与我们实际看到的情况之间的差距似乎太大了，仅用更好的工程方法无法解释。希望听到比我更懂的人的想法。

讨论总结

原帖作者对Chinchilla缩放定律下计算量与实际模型性能提升之间的差异表示困惑，认为按定律要达到性能翻倍所需的计算量增长在现实中不可能实现。评论者们从不同角度进行分析，包括纠正原帖计算错误、提供相关论文、指出定律中性能的定义问题、阐述模型过度训练情况、强调数据质量和训练效率的重要性等，也有评论涉及到模型对安全的影响以及对Chinchilla定律本身的质疑等话题，整体氛围较为学术和理性。

主要观点

  1. 👍 原帖代数计算有误
    • 支持理由：按照原帖中每步4.8%的增长来计算，达到性能翻倍需要15步，2的15次方是32768，而不是原帖所说的500万。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 高质量数据、架构和训练技术有助于解释原帖问题
    • 正方观点：如模型架构、稀疏性和量化可独立于计算缩放影响知识存储和性能等多种理由。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Chinchilla公式中的性能是指损失
    • 解释：特定基准测试中的性能提升与损失减少不存在2倍的对应关系，两者关系可能为对数关系等。
  4. 💡 纯计算量不是影响模型性能提升的唯一因素
    • 解释：数据在模型性能提升方面与计算量同等重要。
  5. 💡 当前技术多为强力计算而非优化计算
    • 解释：以排序算法说明在优化方面存在很大空间。

金句与有趣评论

  1. “😂 It doesn’t entirely answer the question, but your algebra is off by a factor of about 150.”
    • 亮点：直接指出原帖计算错误的程度。
  2. “🤔 传统的过参数化理论表明，在充分训练的模型中扩大模型规模可以增强对训练数据的记忆，改善泛化误差，并更好地拟合复杂的目标函数。”
    • 亮点：阐述了模型训练中的理论知识。
  3. “👀 我认为Chinchilla缩放定律主要是在给定计算预算的情况下找到最佳模型大小和数据大小。”
    • 亮点：清晰解释Chinchilla缩放定律的作用。
  4. “🤔 优化LLM就好像它是一种（过于）复杂的有损压缩格式是有效的，但这样你得到的是一个书本聪明但推理和数学能力非常差的LLM。”
    • 亮点：形象地描述优化LLM可能带来的问题。
  5. “👀 本地LLM模型是对国家和全球安全的一种危险。”
    • 亮点：提出了不同寻常的关于LLM模型的安全观点。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要是理性探讨问题。分歧点在于对Chinchilla缩放定律的看法，部分人认为它存在问题或者局限性，如没有考虑推理和训练性能差异、只是一个假设等；部分人则依据该定律来分析模型性能提升的现象。可能的原因是大家从不同的专业背景和思考角度出发，对定律本身的理解以及模型性能提升的因素有着不同的认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型性能提升与数据和知识的差异关系可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能够深入理解模型性能提升的真正因素，可能会对LLM的发展方向、训练策略以及相关的监管政策产生影响。

详细内容：

标题：关于Chinchilla缩放定律与LLM近期改进的困惑与探讨

最近，Reddit上一个有关Chinchilla缩放定律和LLM改进的帖子引发了热烈讨论。该帖子指出，根据Chinchilla缩放定律，计算能力翻倍（在最优参数/令牌分配下）仅能使模型性能提高约4.8%。但照此计算，要使性能翻倍，需要将计算能力扩大约500万倍，这与现实中模型在数月或数年内就能大幅提升基准分数的情况形成鲜明对比。此帖获得了众多关注，评论数众多，大家纷纷发表了自己的看法。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，原帖的计算存在错误，实际需要的计算能力扩大倍数约为32768倍，而非500万倍，但即便如此，这个差距依然很大。还有人提到高质量数据、架构和训练技术可以帮助解释原帖的疑问，比如[FaultInteresting3856]分享的\[2404.05405\] Physics of Language Models: Part 3.3, Knowledge Capacity Scaling Laws。

有用户通过生动的类比来阐述观点，比如[BangkokPadang]说：“想象你要学习代数，起初花一小时研究写在餐巾纸上的笔记，后来有两小时学习时间，还拿到了一本真正的教科书。两小时用教科书学习后，你在代数考试中的表现可能远不止提高4.8%。”这形象地说明了更好的训练数据的重要性。

也有人认为，Chinchilla缩放定律主要是在给定计算预算的情况下找到最优模型大小和数据大小，但如今大多数模型都过度训练，而且该定律只考虑了训练的计算，未考虑推理。

此外，关于模型基准的测量、数据质量和训练效率的提升、推理时间的计算等方面也都存在不同的看法和争议。

总之，对于Chinchilla缩放定律与LLM性能提升之间的关系，大家各抒己见，从不同角度进行了深入的探讨，为这一复杂的问题提供了多样的思路和见解。