論文の概要: The Languini Kitchen: Enabling Language Modelling Research at Different Scales of Compute

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11197v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 10:31:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 12:57:43.920198
• Title: The Languini Kitchen: Enabling Language Modelling Research at Different Scales of Compute
• Title（参考訳）: languini kitchen: さまざまな規模の計算で言語モデリング研究を可能にする
• Authors: Aleksandar Stani\'c, Dylan Ashley, Oleg Serikov, Louis Kirsch, Francesco Faccio, J\"urgen Schmidhuber, Thomas Hofmann, Imanol Schlag
• Abstract要約: 本稿では,アクセル時間で測定された等価計算に基づくモデル比較を可能にする実験的プロトコルを提案する。 私たちは、既存の学術的ベンチマークを上回り、品質、多様性、文書の長さで上回る、大規模で多様で高品質な書籍データセットを前処理します。 この研究は、GPT-2アーキテクチャから派生したフィードフォワードモデルと、10倍のスループットを持つ新しいLSTMの形式でのリカレントモデルという2つのベースラインモデルも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.84421705029624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Languini Kitchen serves as both a research collective and codebase designed to empower researchers with limited computational resources to contribute meaningfully to the field of language modelling. We introduce an experimental protocol that enables model comparisons based on equivalent compute, measured in accelerator hours. The number of tokens on which a model is trained is defined by the model's throughput and the chosen compute class. Notably, this approach avoids constraints on critical hyperparameters which affect total parameters or floating-point operations. For evaluation, we pre-process an existing large, diverse, and high-quality dataset of books that surpasses existing academic benchmarks in quality, diversity, and document length. On it, we compare methods based on their empirical scaling trends which are estimated through experiments at various levels of compute. This work also provides two baseline models: a feed-forward model derived from the GPT-2 architecture and a recurrent model in the form of a novel LSTM with ten-fold throughput. While the GPT baseline achieves better perplexity throughout all our levels of compute, our LSTM baseline exhibits a predictable and more favourable scaling law. This is due to the improved throughput and the need for fewer training tokens to achieve the same decrease in test perplexity. Extrapolating the scaling laws leads of both models results in an intersection at roughly 50,000 accelerator hours. We hope this work can serve as the foundation for meaningful and reproducible language modelling research.
• Abstract（参考訳）: ラングイニ・キッチンは、限られた計算資源で研究者が言語モデリングの分野に有意義に貢献できるように設計された研究集団とコードベースの両方を担っている。 本稿では,アクセラレーション時間で測定した等価計算に基づくモデル比較を可能にする実験プロトコルを提案する。 モデルがトレーニングされるトークンの数は、モデルのスループットと選択した計算クラスによって定義されます。 特にこのアプローチは、総パラメータや浮動小数点演算に影響を与える臨界ハイパーパラメータの制約を回避する。 評価のために、我々は、既存の学術的ベンチマークを上回り、品質、多様性、文書の長さの大規模で多様で高品質な書籍データセットを前処理する。 そこで本研究では,様々なレベルの計算実験から推定される経験的スケーリング傾向に基づく手法を比較する。 この研究は、GPT-2アーキテクチャから派生したフィードフォワードモデルと、10倍のスループットを持つ新しいLSTMの形式でのリカレントモデルという2つのベースラインモデルも提供する。 GPTベースラインは計算のあらゆるレベルにおいてより良いパープレキシティを実現するが、LSTMベースラインは予測可能でより好ましいスケーリング法則を示す。 これはスループットの向上と、同じテストパープレキシティの低下を達成するために、トレーニングトークンを少なくする必要があるためである。 両方のモデルのスケーリング法則を外挿すると、約5万の加速時間で交差する。 この研究が意味があり再現可能な言語モデリング研究の基礎となることを願っている。

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