論文の概要: Scaling Laws for Neural Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08361v1
• Date: Thu, 23 Jan 2020 03:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 10:10:52.377958
• Title: Scaling Laws for Neural Language Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルのスケーリング法則
• Authors: Jared Kaplan, Sam McCandlish, Tom Henighan, Tom B. Brown, Benjamin Chess, Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Jeffrey Wu, Dario Amodei
• Abstract要約: クロスエントロピー損失に対する言語モデル性能のスケーリング法則について検討する。 損失は、モデルサイズ、データセットサイズ、トレーニングに使用される計算量など、パワーローとしてスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.472857826717613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study empirical scaling laws for language model performance on the cross-entropy loss. The loss scales as a power-law with model size, dataset size, and the amount of compute used for training, with some trends spanning more than seven orders of magnitude. Other architectural details such as network width or depth have minimal effects within a wide range. Simple equations govern the dependence of overfitting on model/dataset size and the dependence of training speed on model size. These relationships allow us to determine the optimal allocation of a fixed compute budget. Larger models are significantly more sample-efficient, such that optimally compute-efficient training involves training very large models on a relatively modest amount of data and stopping significantly before convergence.
• Abstract（参考訳）: クロスエントロピー損失に対する言語モデル性能に関する経験的スケーリング法則について検討する。 損失は、モデルサイズ、データセットサイズ、トレーニングに使用される計算量など、パワールールとしてスケールし、いくつかの傾向は7桁を超える。 ネットワーク幅や深さといった他のアーキテクチャの詳細は、幅広い範囲で最小限の効果を持つ。 単純な方程式はモデル/データセットサイズへのオーバーフィッティングの依存とモデルサイズへのトレーニング速度の依存を支配している。 これらの関係により、固定計算予算の最適割り当てを決定することができる。 より大規模なモデルはよりサンプリング効率が良く、最適に計算効率のトレーニングでは、比較的控えめな量のデータで非常に大きなモデルを訓練し、収束前に著しく停止する。

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