NLP 面试八股：“Transformers / LLM 的词表应该选多大?" 学姐这么告诉我答案
原创 看图学 看图学 2024年07月03日 07:55 北京
题目：
Transformers/大模型的 token vocabulary 应该选多大？
答案
先说一下结论：
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数据量够大的情况下，vocabulary 越大，压缩率越高，模型效果越好。
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太大的 vocabulary 需要做一些训练和推理的优化，所以要 。
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要考虑内存对齐。vocabulary 的大小设置要是 8 的倍数，在 A100 上则是 64 的倍数。（不同的GPU可能不一样）
下面分别说一下这三点.
越大越好
目前已经有很多研究表明，词表越大模型效果会更好。 比如最近刚发的一篇《Large Vocabulary Size Improves Large Language Models》，里面就详细对比了词表大小分别为：5k, 10k, 50k, 100k and 500k 的效果。如下图所示
注意这里是完全从头训练的 GPT-3 Large 模型，模型的参数量为 760M。
然后作者还尝试了在 llama 的基础上扩大词表继续训练，扩大了词表后效果依然有提升。如下表所示：
为什么词表变大会更好？个人觉得有如下几个原因：
计算效率的提升
相同的文本，转换为token后越短越好。通常用压缩率来衡量文本转换为token后的压缩比例。
更高的压缩率代表了相同数量的token能够表达更多的信息，相同的信息 token 越短则训练效率更高。
Baichuan 在技术报告里给出的一些模型的压缩率如下
然后千问在技术报告里也提到自家模型的压缩率比其他家更好。
有助于理解文本
更多的词汇能够减少 OOV (Out of Vocabulary)的影响, 训练的信息不会丢失，推理的时候泛化能力也更强。
同时更多的词汇可以减少词汇分解后的歧义，从而更好地理解和生成文本。
更长的上下文
预训练阶段往往都有最大序列长度的限制，压缩率更高代表着能看到更多的上下文，就能 attention 到更多的信息。
还有一些论文比如《Impact of Tokenization on Language Models: An Analysis for Turkish》等也有类似的结论。
计算效率的考虑
虽然 vocabulary 越大越好，但是也不能无限扩大。因为 vocabulary 变大后，Embedding 层变大，最后输出的 Head layer 也会变大。比如 Llama3 将 vocabulary 从 llama2 的 32000 扩展到 128256，参数量就变大了。llama2 还不到7B，但是 Llama3 有 8B了（当然这里面还有其他参数的改动）。
参数更大，更占内存，而且输出的时候 softmax 也更大，计算就更慢。虽然大多数情况下 token 量的减少，整体上是算得更快的。
所以也不能设置得过大，目前业界普遍设置在 10万 到 20万左右。比如 Qwen 的 词表大小为 152064，baichuan2为125696，llama3 为128256，deepseek 为 102400。
多模态的会更大一些。
当然 softmax 过大的问题目前也有解法，可以用 Adaptive softmax，参考论文《Efficient softmax approximation for GPUs》。
内存对齐
之前就有人看到 qwen 的readme 和 训练代码中 vocabulary 的数量不一样， readme 中为 151643，但是实际上代码里写的是 152064。
这就是为了内存对齐。所以很多时候模型上的一些设置其实跟硬件息息相关。
因为最终Embedding 矩阵和输出时候的 Head Layer 最终都会转换成矩阵放到 GPU 的 Tensor Core 中计算。而根据英伟达的开发手册，矩阵运算最好根据 GPU 和计算类型满足如下的条件：
Karpathy 也曾经证实了这一点，他当时写了个 nanoGPT，提升最大的点就是把词表从 50257 改成了 50304，后一个是64的倍数。然后带来了25%的速度上的提升。
所以目前大多数训练都在 A100 上训练，所以基本上都是64的倍数。如果某个模型的词表不是 64的倍数，那可能不知不觉浪费了很多计算资源。
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