原贴链接

在制造更小（30亿 - 70亿参数）且能力不断增强的模型方面有很多进展。人们一直说，总有一天我们会拥有更小且更智能的模型。我想知道模型大小是否存在理论下限？比如是否存在某个最小参数数量，低于这个数量，无论模型如何优化，都无法实现强大的语言理解能力？是否存在已知的概念或框架来思考这个限制？就像大语言模型参数的“兰道尔原理”那样。谢谢。

讨论总结

原帖探讨模型大小是否存在理论下限，如同“Landauer’s Principle”之于LLMs参数那样。评论者从多个角度进行了回应，有认为当前处于发展初期难以确定的，有提出从经验上看1b是可用性极限的，也有将问题归结到人类语言柯尔莫哥洛夫复杂性等理论角度认为无法确定的，还有推荐相关论文或研究方向的，整体是围绕模型大小下限展开的理性讨论。

主要观点

  1. 👍 目前无法确定模型大小是否有理论下限
    • 支持理由：处于发展初期，新的训练方法、架构和硬件可能被发明，类比早期计算机发展难以预测。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 从经验看，1b是当前可用性极限
    • 正方观点：基本理论极限有鸽巢原理支撑，7b模型已饱和，其他规模模型有改进空间。
    • 反方观点：无明确反对意见。
  3. 💡 并非每个用例都存在一个理论下限
    • 解释：特定领域思考的R1 - 式LLMs可能需要较少参数。
  4. 💡 原帖对模型大小理论下限的疑问等同于对人类语言柯尔莫哥洛夫复杂性的疑问，而这在理论上无法得知
    • 解释：不确定能否以这种方式（柯尔莫哥洛夫复杂性）来描述人类语言。
  5. 💡 小模型会以意外方式“超常发挥”，显示出小模型有一定潜力
    • 解释：如Llama - 3.2 - 1B - q4_0_4_4模型会同时扮演多个角色进行长对话，且小模型速度快。

金句与有趣评论

  1. “😂 我们才刚刚开始旅程。我认为现在还不可能回答这个问题，因为新的训练方法、新的架构和新的硬件可能会被发明。”
    • 亮点：形象地说明目前处于发展初期，难以确定模型大小下限。
  2. “🤔 我认为从经验上来说，1b是现在可用性的极限。”
    • 亮点：给出了一个从经验角度的看法。
  3. “👀 You’re essentially asking for the Kolmogorov complexity of human language, which is impossible to know theoretically (if we can even speak of human language in such terms).”
    • 亮点：从理论角度重新解读原帖问题。
  4. “😎 我喜欢小模型以非刻意的方式“超常发挥”。”
    • 亮点：关注到小模型的特殊表现。
  5. “💡 假设理想架构，少于1亿参数模型应该能够产生连贯文本。”
    • 亮点：提供了基于人类大脑神经元数量的模型下限思考角度。

情感分析

总体情感倾向是理性探讨，没有明显的情绪偏向。主要分歧点在于模型大小是否存在理论下限以及如何确定这个下限，原因是大家从不同的角度如理论、经验、用例、模型结构等方面去看待这个问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：从人类大脑结构等更多角度探讨模型大小下限，尝试突破当前基于变压器模型的限制。
  • 潜在影响：有助于优化模型构建，提高模型效率，在自然语言处理等相关领域可能会产生技术变革。

详细内容：

标题：关于模型规模理论下限的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“A theoretical lower bound on model size?”的帖子引发了热烈关注。该帖子提出了一个引人深思的问题：在不断追求更小型且更智能的模型（参数规模在 30 亿到 700 亿之间）的进程中，是否存在一个模型规模的理论下限？比如，是否存在某个最小的参数数量，低于此数量，无论模型如何优化都无法实现强大的语言理解能力？此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为当前我们仍处于探索的初期，新的训练方法、架构和硬件可能会改变现状，就像早期问“电脑会有多小”一样。 有用户分享了一个链接https://arxiv.org/abs/2305.07759，并推荐尝试其中的方法论来了解 LLM 的内部工作原理。 有人指出某些模型在特定任务上表现出色，比如 Phi-4-14b 在需要智能而非知识，尤其是数学方面有一定表现。 有人觉得从经验来看，10 亿参数是目前可用性的下限，还提到了鸽巢原理，认为对于较小的模型我们可能已经接近极限，但在 70 亿参数的模型及以上仍有改进空间。 有用户认为这与科尔莫戈罗夫复杂性有关，当前的模型存在显著冗余，降低精度时性能未显著下降，未来可能需要摆脱当前的训练方法。 也有人认为神经网络编码存在计算能力的理论限制，较小模型可能因计算资源不足在训练中无法成功编码。

讨论中的共识在于，对于不同的使用场景，可能不存在统一的理论下限。特别有见地的观点是，将模型规模问题与科尔莫戈罗夫复杂性相联系，这为思考模型的信息表示效率提供了新的视角。

总之，关于模型规模的理论下限问题，Reddit 上的讨论呈现出多元且深入的态势，为这一复杂问题的探讨提供了丰富的思路和观点。