論文の概要: Unlock Predictable Scaling from Emergent Abilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03262v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 02:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 19:40:05.841557
• Title: Unlock Predictable Scaling from Emergent Abilities
• Title（参考訳）: 創発能力からのアンロック予測可能なスケーリング
• Authors: Shengding Hu, Xin Liu, Xu Han, Xinrong Zhang, Chaoqun He, Weilin Zhao, Yankai Lin, Ning Ding, Zebin Ou, Guoyang Zeng, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
• Abstract要約: タスクパフォーマンスのスケーリング法則を定量的に検討する。 厳密なタスクスケーリング法が特定され、タスクパフォーマンスの予測可能性を高める。 我々は、創発的能力の具体的な証拠を観察し、それらがパフォーマンス改善の継続性と矛盾していないことを確かめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.20708472619356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The scientific scale-up of large language models (LLMs) necessitates a comprehensive understanding of their scaling properties. However, the existing literature on the scaling properties only yields an incomplete answer: optimization loss decreases predictably as the model size increases, in line with established scaling law; yet no scaling law for task has been established and the task performances are far from predictable during scaling. Task performances typically show minor gains on small models until they improve dramatically once models exceed a size threshold, exemplifying the ``emergent abilities''. In this study, we discover that small models, although they exhibit minor performance, demonstrate critical and consistent task performance improvements that are not captured by conventional evaluation strategies due to insufficient measurement resolution. To measure such improvements, we introduce PassUntil, an evaluation strategy through massive sampling in the decoding phase. We conduct quantitative investigations into the scaling law of task performance. Firstly, a strict task scaling law is identified, enhancing the predictability of task performances. Remarkably, we are able to predict the performance of the 2.4B model on code generation with merely 0.05\% deviation before training starts. Secondly, underpinned by PassUntil, we observe concrete evidence of emergent abilities and ascertain that they are not in conflict with the continuity of performance improvement. Their semblance to break-through is that their scaling curve cannot be fitted by standard scaling law function. We then introduce a mathematical definition for the emergent abilities. Through the definition, we refute a prevalent ``multi-step reasoning hypothesis'' regarding the genesis of emergent abilities and propose a new hypothesis with a satisfying fit to the observed scaling curve.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の科学的スケールアップは、そのスケーリング特性の包括的理解を必要とする。 しかし、既存のスケーリング特性に関する文献では、モデルのサイズが大きくなるにつれて最適化損失は予測通りに減少するが、タスクのスケーリング法則は確立されておらず、スケーリング中にタスクパフォーマンスが予測できないという不完全な答えしか得られていない。 タスクパフォーマンスは通常、モデルがサイズしきい値を超えると劇的に改善するまで小さなモデルで小さな改善を示し、‘緊急能力’を例示する。 そこで本研究では,小型モデルでは小さな性能を示すが,従来の評価手法では測定精度の不十分さから捉えられていない,クリティカルで一貫性のあるタスク性能改善を示す。 このような改善を評価するために,復号フェーズにおける大規模なサンプリングによる評価戦略であるPassUntilを導入する。 タスクパフォーマンスのスケーリング法則を定量的に検討する。 まず、厳密なタスクスケーリング則を特定し、タスクパフォーマンスの予測可能性を高める。 注目すべきは、トレーニング開始前にわずか0.05\%の偏差でコード生成における2.4Bモデルのパフォーマンスを予測できることです。 第二に, パシュンティルに基礎を置き, 創発能力の具体的証拠を観察し, 性能改善の継続性と矛盾していないことを確かめる。 彼らのブレークスルーへのセマンランスは、スケーリング曲線が標準スケーリング法則関数によって適合できないことである。 次に,創発能力に対する数学的定義を導入する。 この定義を通じて,創発能力の発生に関する一般的な「多段階推論仮説」を反論し,観測されたスケーリング曲線に適合する新しい仮説を提案する。

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