本篇主要總結(jié)目前三種scaling law：Pre-train、RL、Test Time相關(guān)的內(nèi)容。

現(xiàn)在關(guān)于scaling law是否“撞墻”的討論越來越多，Chinchilla Scaling Law推斷，"即使沒有新數(shù)據(jù)，也并不意味著模型效果提不上去了，很簡單，只要增加基座模型尺寸，效果仍然會提高，只是從付出的算力和獲得的效果提升來說很不合算，性價比過低"。

這也是為什么大家由Pre-train Scaling Law轉(zhuǎn)到RL Scaling Law和Test Time Scaling Law的原因。

本篇就來以面經(jīng)的形式整理三種scaling law相關(guān)的內(nèi)容，快捷目錄如下。

一、請簡要解釋預(yù)訓(xùn)練（Pre-train）、強化學(xué)習(xí)（RL）和測試時（Test Time）三種 Scaling Law 的核心觀點，在對應(yīng)的階段起到的作用。

二、預(yù)訓(xùn)練和測試時的 Scaling Law 都與計算資源相關(guān)，它們在資源分配的策略上有何本質(zhì)區(qū)別？

三、RL Scaling Law 中提到的“過優(yōu)化”現(xiàn)象是什么？如何緩解這一問題？

四、在資源有限的情況下，在訓(xùn)練模型的時候如何結(jié)合三種 Scaling Law 制定模型優(yōu)化優(yōu)先級？

五、Test Time Scaling Law 可能帶來哪些工程挑戰(zhàn)？怎么處理

一、請簡要解釋Pre-train、RL和Test Time三種 Scaling Law 的核心觀點，在對應(yīng)的階段起到的作用

1. Pre-train Scaling Law

核心觀點是模型性能（如損失函數(shù)值）隨計算量（FLOPs）、數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)量的增加呈冪律（Power Law）提升，但邊際收益會逐漸遞減。

OpenAI 的 Scaling Law 指出，當(dāng)計算預(yù)算增加時，應(yīng)平衡模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的增長（如按比例擴展）。

主要目的是在預(yù)訓(xùn)練階段，高效分配算力以最大化模型能力。

2. RL Scaling Law核心觀點是在 RL 階段（如 RLHF），模型性能隨訓(xùn)練步數(shù)、獎勵模型的準(zhǔn)確性、策略優(yōu)化算法的穩(wěn)定性等維度擴展。

但實際上RL 階段這里存在“過優(yōu)化”現(xiàn)象：模型性能會隨訓(xùn)練步數(shù)先提升后下降，需謹(jǐn)慎控制訓(xùn)練步數(shù)。

主要目的是在對齊與微調(diào)階段，平衡模型性能與安全對齊。

3. Test Time Scaling Law在推理階段，通過增加測試時計算（如思維鏈、自洽性采樣、集成等方法）提升模型表現(xiàn)，但邊際收益遞減。

比如采樣 10 次可能顯著提升效果，但增加到 100 次收益有限。

主要目的是在推理階段利用額外計算資源優(yōu)化最終輸出質(zhì)量。

二、預(yù)訓(xùn)練和測試時的 Scaling Law 都與計算資源相關(guān)，它們在資源分配的策略上有何本質(zhì)區(qū)別？

1. Pre-train Scaling Law

資源分配是離線的，主要在模型參數(shù)量（N）、數(shù)據(jù)量（D）、訓(xùn)練計算量（C）之間按比例權(quán)衡（如 Chinchilla 定律建議 N∝D，即模型大小與數(shù)據(jù)量應(yīng)同步增長）。

目標(biāo)是找到三者最優(yōu)配比，避免某一維度成為瓶頸。

2. Test Time Scaling Law

資源分配是在線的，通過動態(tài)增加單次推理的計算開銷（如采樣次數(shù)、Prompt 設(shè)計復(fù)雜度）提升效果。例如，在低延遲場景下可能僅采樣 1 次，而在高精度場景下采樣 5-10 次。

3. 關(guān)鍵區(qū)別

預(yù)訓(xùn)練的資源分配影響模型的“先天能力”，需長期訓(xùn)練；測試時的資源分配則是在模型能力固定的前提下，通過靈活調(diào)整推理策略優(yōu)化結(jié)果。

三、RL Scaling Law 中提到的“過優(yōu)化”現(xiàn)象是什么？如何緩解這一問題？

1. RL的過優(yōu)化現(xiàn)象

在 RLHF 訓(xùn)練中，當(dāng)策略模型過度優(yōu)化獎勵模型（RM）時，可能導(dǎo)致模型輸出偏離人類真實偏好（如過度迎合 RM 的缺陷），表現(xiàn)為訓(xùn)練后期驗證集性能下降。

2. 緩解方法

• Early Stopping：通過驗證集監(jiān)控，在性能下降前終止訓(xùn)練。
• 使用 PPO 中的 KL 懲罰項限制策略模型與初始模型的偏離程度。
• reward model更新：提升 RM 的泛化性和魯棒性，現(xiàn)在一般會設(shè)置多目標(biāo)獎勵或?qū)褂?xùn)練。

四、在資源有限的情況下，在訓(xùn)練模型的時候如何結(jié)合三種 Scaling Law 制定模型優(yōu)化優(yōu)先級？

優(yōu)先級主要就根據(jù)目前的模型的效果，以及具體需求來調(diào)整。

如果基座模型能力不足（如邏輯推理弱），那就優(yōu)先擴展預(yù)訓(xùn)練規(guī)模（提升數(shù)據(jù)質(zhì)量或者參數(shù)量），用Pre-train scaling law。

如果是模型已具備基礎(chǔ)能力但未對齊，那么就用 RLHF 對齊人類偏好，用RL scaling law。

當(dāng)基座模型和對齊已完成，但需低成本提升特定任務(wù)效果時（如數(shù)學(xué)推理），可增加測試時計算量（比如COT）。

總結(jié)一下，假設(shè)預(yù)算有限且需快速部署客服模型：

• 基座模型回答不準(zhǔn) → 優(yōu)先優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。
• 回答準(zhǔn)確但不符合企業(yè)規(guī)范 → 進(jìn)行 RLHF 微調(diào)。
• 需要進(jìn)一步提升復(fù)雜問題解決率 → 在推理時使用思維鏈（CoT）提示。

五、Test Time Scaling Law 可能帶來哪些工程挑戰(zhàn)？怎么處理

Test Time Scaling Law存在邊際收益遞減特性，模型固有能力會限制測試時優(yōu)化的上限（例如基座模型無法解決數(shù)學(xué)問題，再多采樣也沒用）。

工程上的挑戰(zhàn)主要是成本和延遲，增加采樣次數(shù)也會線性增加計算成本和響應(yīng)時間。

解決方案

• 根據(jù)任務(wù)難度自適應(yīng)選擇采樣次數(shù)（如簡單問題僅采樣 1 次，復(fù)雜問題采樣 5 次）。
• 使用蒸餾技術(shù)將大模型推理能力遷移到小模型，降低單次推理成本。
• 結(jié)合測試時優(yōu)化與輕量級微調(diào)（如 Adapter），突破基座模型的能力限制。

文轉(zhuǎn)載自公眾號瓦力算法學(xué)研所，作者：喜歡瓦力的卷卷

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