論文の概要: The Quantization Model of Neural Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13506v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 17:58:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 12:55:34.954023
• Title: The Quantization Model of Neural Scaling
• Title（参考訳）: ニューラルスケーリングの量子化モデル
• Authors: Eric J. Michaud, Ziming Liu, Uzay Girit, Max Tegmark
• Abstract要約: 使用頻度を減少させるために量子が学習されると、使用中の電力法則が観測された損失のスケーリングを説明する。 言語モデルの内部構造を用いて、自然文の予測における対応するサブプロブレムの分布が、我々の理論から予測されるニューラルスケーリング指数から予測されるパワー法と互換性があることを仮証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5839319171316975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the $\textit{Quantization Model}$ of neural scaling laws, explaining both the observed power law dropoff of loss with model and data size, and also the sudden emergence of new capabilities with scale. We derive this model from what we call the $\textit{Quantization Hypothesis}$, where learned network capabilities are quantized into discrete chunks ($\textit{quanta}$). We show that when quanta are learned in order of decreasing use frequency, then a power law in use frequencies explains observed power law scaling of loss. We validate this prediction on toy datasets, then study how scaling curves decompose for large language models. Using language model internals, we auto-discover diverse model capabilities (quanta) and find tentative evidence that the distribution over corresponding subproblems in the prediction of natural text is compatible with the power law predicted from the neural scaling exponent as predicted from our theory.
• Abstract（参考訳）: ニューラルスケーリング法則の$\textit{Quantization Model}$を提案し、モデルとデータサイズによる損失の観測されたパワー則と、スケールによる新しい機能の突然の出現について説明する。 我々はこのモデルを $\textit{Quantization hypothesis}$ と呼び、学習されたネットワーク能力は離散的なチャンク(\textit{quanta}$)に量子化されます。 使用頻度を減少させるために量子が学習されると、使用頻度における電力法則が観測された損失のスケーリングを説明する。 この予測をおもちゃのデータセット上で検証し,大規模言語モデルにおけるスケーリング曲線の分解について検討する。 言語モデル内部を用いて多種多様なモデル機能(量子)を自動発見し、自然文の予測における対応するサブプロブレムの分布が、我々の理論から予測されるニューラルスケーリング指数から予測されるパワー法と互換性があることを仮証する。

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