模型推斷時，避免將算力浪費在緩慢收斂上至關重要。

孫子兵法的一句話「多算勝，少算不勝」，便闡盡了這個道理。

Chinchilla究竟是什么？

較小的模型，乘法少，因此它們跑得更快，訓練得也快。

然而，通常人們認為，小模型最終會達到知識能力的極限，學習速度會變慢。

而一個具有更大規(guī)模的模型，將超過小模型，并在給定的訓練時間內取得更好的性能。

在評估模型如何在訓練期間獲得最佳性能時，OpenAI和DeepMind都試圖繪制帕累托邊界（Pareto frontier），但他們沒有明確說明是使用該理論繪制的。

不過，OpenAI最近的一句話暗示著這一假設：

我們期望較大的模型總是比較小的模型表現(xiàn)更好。[…] 大小固定的模型將受到GPU容量限制。

這一假設是OpenAI計算帕累托邊界的基礎。

在此，我們先介紹下DeepMind成員在2022年的工作Chinchilla模型，其技術原理和其他同類模型一樣（比如GPT-3) ，區(qū)別在于訓練參數(shù)和數(shù)據(jù)量。

DeepMind宣稱，「對于計算優(yōu)化訓練，模型大小和訓練數(shù)據(jù)集大小應該相等地縮放: 模型大小每增加一倍，訓練數(shù)據(jù)集大小也應該加倍?！?/p>

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Chinchilla AI通過使用與Gopher相同的計算預算，但具有70B個參數(shù)和4倍多的數(shù)據(jù)，來訓練一個計算更優(yōu)化的模型Chinchilla ，從而來檢驗這一假設。

驗證結果表明Chinchilla 在大量下游評估任務中明顯優(yōu)于 Gopher、GPT-3、Jurassic-1 和 Megatron-Turing NLG。

Chinchilla 在MMLU 基準測試中的平均準確率達到 67.5%，比 Gopher 提高了 7% 以上。

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在Chinchilla的工作中，如圖顯示了不同大小模型大量訓練運行的訓練損失。

乍一看，這些曲線遵循理論：較小的模型最初損失較低，但最終速度變慢，并被較大模型的曲線超越。

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在圖表中，較小的模型性能低于較大的模型時，都標記成灰點?；疑€，即帕累托邊界，是計算比例定律的方式。

這個假設的問題在于，我們不知道如果讓較小的模型訓練更長時間會發(fā)生什么，因為一旦它被超越，他們就停止訓練。

讓我們來看LLaMA。

Chinchilla能復刻Llama曲線嗎？

今年早些時候，Meta訓練了4個不同大小的模型。與其他模型不同，研究人員對每一個模型都進行了大量的訓練，即使是規(guī)模較小的模型。

他們還發(fā)布了訓練運行曲線：

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1. 每條曲線首先在冪定律中直線下降

2. 然后似乎進入了一個近乎線性的損失遞減過程（與相當恒定的知識獲取率相對應）

3. 在曲線的最末端，它們都變得稍微平緩

首先，我們想談談人們對「曲線末端變平坦」的一個微妙誤解。

它們都是通過使用可變學習率的梯度下降法進行訓練的（學習率大致是一個超參數(shù)，用于確定向梯度方向移動的幅度）。

為了獲得良好的訓練效果，它們必須不斷降低學習率，這樣才能在源素材中檢測到更微小的模式。

而它們使用的降速公式是最廣泛使用的：余弦時間表（the cosine schedule）。

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正如從圖表中看到的，在訓練快結束時，余弦時間表停止以產生良好的、近線性的訓練損失曲線的速度降低學習率。

學習速度的減慢就是這樣導致的結果。模型還是可能有能力以同樣接近線性的速度來學習。

事實上，如果我們給它更多的文本，就會拉長余弦時間表，這樣它的學習率就會以同樣的速度繼續(xù)下降。

模型的適應情況并不依賴于，我們可以為其訓練提供的數(shù)據(jù)量。因此，學習率下降的變化是不合理的。

不過，這不是本文的重點。

訓練損失曲線可能會以另一種方式誤導我們。

當然，它們都是在相同的數(shù)據(jù)上訓練的，但它們不會以相同的速度處理這些數(shù)據(jù)。

我們想知道的不是模型的樣本效率又如何（在這方面，較大的模型顯然從它所看到的數(shù)據(jù)中學到更多東西）。

讓我們想象一場比賽：所有這些模型都在同一時間開始，我們想知道哪一個先越過終點線。

換句話說，當在訓練中投入固定計算量時，誰在這段時間里學得最多？

值得慶幸的是，我們可以將損失曲線與Meta提供的另一項數(shù)據(jù)結合起來：每個模型訓練所花費的時間。

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首先要說明的是，我們看到的整個Chinchilla圖形只覆蓋了這個圖形左邊的一小塊。

在這一小片區(qū)域中，我們看到了與Chinchilla記錄相同的行為。

以7B為例：一開始，它的損耗下降速度比更大的模型快得多，然后速度減慢，13B模型超過了它，首先達到了1.9。

但是，接下來是一個遙遠的、意想不到的轉折：

7B進入一個近乎線性的狀態(tài)，呈陡峭的下降趨勢，似乎正在再次超越13B？很難從這張圖上看出如果7B訓練得更久會發(fā)生什么。

然而，13B和33B之間似乎也有同樣的行為，最初的Chinchilla減速也近乎線性的狀態(tài)，此時13B下降得很快。

就33B來說，它的計算時間是13B兩倍，因此超越13B理所當然。

33B和65B之間也出現(xiàn)了同樣的先減速后加速的情況，以至于33B實際上從未被65B超越。

圖表顯示的情況打破了OpenAI和Chinchilla的假設：更大的模型還沒有贏（尚未）。他們檢測到的速度減慢實際上并不是因為達到了某個容量極限！

不過，7B曲線還是有點不盡人意。如果Meta對其進行更長時間的訓練就好了... 而現(xiàn)在，他們做到了！Meta本周發(fā)布了 LLaMA 2！

證實「質疑」

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同樣，Llama 2也公布了模型的訓練時間：

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一眼望去，我們就會發(fā)現(xiàn)訓練曲線與LLaMA 1并不一致，即使模型完全相同。

原來，LLaMA 2是在雙倍的上下文大小和更長的余弦時間上進行訓練的，不幸的是，這對所有大小的模型都產生了負面影響。

不過，較小模型受到的影響比較大模型更嚴重。

因此，在 LLaMA 1中，34B模型在任何訓練時間內都始終優(yōu)于65B模型，而現(xiàn)在則略高于70B模型，之后又超過了70B模型：

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更重要的是，對訓練速度的比較有力地證實了我們對LLaMA 1的猜測：

1. 首先，它們比更大的模型更快，

2. 然后，它們放慢速度，被較大的模型超越（根據(jù)Chinchilla的說法）

3. 但隨后，它們又進入了近似線性的狀態(tài)，在這種狀態(tài)下，較小的模型會以更陡峭的速度下降，從而獲得更優(yōu)越的知識，并再次超越較大的模型！

一個有趣的結果與開始訓練時做出正確的選擇有關：與人們普遍認為的相反，更大的模型會產生更差的結果。

如果必須選擇參數(shù)大小和數(shù)據(jù)集，最好選擇一個7B模型，并在數(shù)萬億個token上訓練7個epoch。

看看7B的近線性機制，再推斷一下70B模型的停止時間：如果把70B的計算用在7B模型上，那么它可能會達到更低的困惑度（perplexity）！

我們從LLaMA 2中注意到的另一件事是，LLaMA 1曲線末端的學習速度減慢確實是余弦時間表的一個假象。

在LLaMA 2的訓練中，讀取1萬億token的相應時間點上完全沒有出現(xiàn)這種放緩現(xiàn)象。

事實上，在同樣token下，LLaMA 2 7B模型比LLaMA 17B模型質量差，原因可能是它的余弦時間表被拉長了！

讓我們回到Chinchilla的論文來論證這一點。在附錄A圖A1 中，他們展示了針對各種余弦時間表參數(shù)的消融研究（拉伸學習率曲線的各種方法）。

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他們指出，當曲線不被拉長時，損失最低。圖表證明了這一點，但作者也注意到了一些不對勁的地方。

在讀取了600萬個token后，頂部模型的訓練損失低于2.8。與此同時，在同一標記處，底部模型的訓練損失高于2.8。

然而，模型之間唯一的區(qū)別就是余弦時間表！

由于底層模型需要訓練更多的數(shù)據(jù)，因此「未拉伸」余弦值被計算為更多的步驟，這有效地拉伸了它。

如果學習率遵循分配給更少訓練步驟的時間表，那么在相同的訓練時間內會有更好的損失。

更廣義地說，這就提出了一個問題：如果余弦時間表不是最優(yōu)的，那么曲線的尾部形狀應該是怎樣的呢？

參考資料：https://espadrine.github.io/blog/posts/chinchilla-s-death.html#Can_Chinchillas_picture_a_Llama_s_sights