Разное о scaling laws

Сегодня — сразу несколько статей о scaling laws. Но начнём с небольшого обзора сферы в целом.

Первая работа о scaling laws вышла в 2020 году. С тех пор многое изменилось, но авторам этой публикации удалось получить многие выводы, на которые впоследствии опирались другие исследователи и инженеры. В частности, один из ценных выводов — лучше получить большую, но не дообученную модель, чем маленькую и обученную до конца.

Через два года вышла статья Training Compute-Optimal Large Language Models, где, на примере модели Chinchilla доказали, что при меньшем размере можно получать более высокое качество путём увеличения количества данных. Это в некотором роде противоречит выводам первой публикации. При этом авторы Training Compute-Optimal Large Language Models проверяли scaling laws на моделях большего размера, чем исследователи в 2020-м.

В следующие годы появилось еще немало работ о scaling laws, авторы которых получали разные результаты. Кроме того, возникали разные scaling laws для соседних доменов.

Scaling Data-Constrained Language Models (2023)

В прошлых статьях по-умолчанию считалось, что токены — бесконечны. Авторы этой работы, напротив, предполагают, что данные когда-то закончатся или их изначально мало. В публикации задаются вопросами: имеет ли смысл повторять данные и чем их можно заменить?

В рамках эксперимента брали датасет, делили его на части, первую из которых — на 100 миллионов токенов — повторяли во время обучения несколько эпох. Выяснилось, что при повторении до четырёх раз качество модели растёт, а дальше — падает. Это справедливо для не очень больших моделей, в противном случае лосс будет увеличиваться. То есть, вывод такой: если у вас немного данных, лучше заняться обучением небольшой модели с повторением, чем тренировкой крупной LLM.

Говоря об увеличении уникальных данных, авторы статьи предлагают, в частности, вливать к текстовой информации код (в публикации это был код на Python) и использовать perplexity-filter. Это поднимает качество при использовании метода повторений, описанного выше.

Scaling Optimal LR Across Token Horizons (2024)

Статья Microsoft, в которой рассматривают, как перенести Learning Rate между обучениями с разным числом токенов. Эксперименты показали, что оптимальный LR при увеличении горизонта (собственно, числа токенов) меньше. Это справедливо даже если увеличивать размер батча (BS).

Predictable Scale: Part I, Step Law — Optimal Hyperparameter Scaling Law in Large Language Model Pretraining (2025)

Авторы исследуют проблему оптимального LR и BS при разном количестве параметров и токенов. Также проверяют, зависит ли scaling law от расписания LR и архитектуры модели. И выводят следующую формулу:

1.79N ^−0,713 * D ^0,307

Где N — число параметров, а D — количество данных в токенах. Что касается BS, то в публикации указывается, что оптимальный составляет 0,58D^0,571

В публикации сравнили две стратегии: decay (min_Ir = max_Ir / 10) и фиксированный min _Ir (в статье — 10^-5). Выяснилось, что оптимум смещается, но в целом закон выполняется. Такой же вывод получили, когда по-разному распределяли параметры внутри модели.

Душный NLP