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OpenAI's "Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling"
2020/11/8
Last Week in AI
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Tom Henighan
Tom Henighan: 本文研究了自回归生成模型的性能如何随着模型规模、数据集大小和计算量的变化而变化。研究发现，在没有其他因素限制的情况下，测试损失随着这三个因素的增加而呈幂律加常数偏移的趋势下降。常数项代表数据的真实熵，即完美模型所能达到的最低不确定性；幂律部分代表可减少的损失，即模型与真实数据分布之间的KL散度。可减少的损失是衡量模型逼近真实数据分布程度的重要指标。对于给定的计算预算，存在一个最佳模型大小，它能够在损失显著下降之前达到收敛性能。最佳模型大小与计算预算之间呈幂律关系，并且在不同领域中幂律指数惊人地相似。即使在达到生成模型的不可减少损失之后，用于ImageNet分类的微调模型的分类损失仍然会随着模型大小的增加而呈幂律下降，这表明关注可减少损失比关注总损失更重要。更大的预训练模型在微调时效率更高，需要更少的数据就能取得更好的结果。虽然更大的模型在样本效率方面表现更好，但在推理阶段的成本也更高，因此需要权衡训练成本和推理成本。对于图像数据，损失与数据集大小的关系并非总是呈幂律关系，在一定范围内呈线性关系，之后会趋于平缓，这可能是由于模型过拟合造成的。未来的研究方向包括研究模型剪枝对幂律关系的影响，以及将研究扩展到其他架构（如卷积神经网络）和模型类型。
Andrey Kurnikov: (问题引导，未形成核心论点)
Deep Dive
The paper focuses on understanding trends in performance across various domains by examining the relationship between loss and factors like data set size, compute, and model size.
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