LLaMA:挑战大模型Scaling Law的性能突破

实际问题

在大模型的研发中,通常会有下面一些需求:

  1. 计划训练一个10B的模型,想知道至少需要多大的数据?
  2. 收集到了1T的数据,想知道能训练一个多大的模型?
  3. 老板准备1个月后开发布会,给的资源是100张A100,应该用多少数据训多大的模型效果最好?
  4. 老板对现在10B的模型不满意,想知道扩大到100B模型的效果能提升到多少?

核心结论

大模型的Scaling Law是OpenAI在2020年提出的概念[1],具体如下:

  1. 对于Decoder-only的模型,计算量𝐶(Flops), 模型参数量𝑁, 数据大小𝐷(token数),三者满足: 𝐶≈6𝑁𝐷 。(推导见本文最后)
  2. 模型的最终性能主要与计算量𝐶,模型参数量𝑁和数据大小𝐷三者相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。

固定模型的总参数量,调整层数/深度/宽度,不同模型的性能差距很小,大部分在2%以内

3. 对于计算量𝐶,模型参数量𝑁和数据大小𝐷

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