論文の概要: Collaborative Performance Prediction for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01300v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 18:41:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:23.421590
• Title: Collaborative Performance Prediction for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの協調的性能予測
• Authors: Qiyuan Zhang, Fuyuan Lyu, Xue Liu, Chen Ma,
• Abstract要約: 我々は、新しいフレームワーク、協調的パフォーマンス予測を導入する。 様々なモデルの歴史的性能を活用することで予測精度を大幅に向上させる。 また、過去のパフォーマンスと追加設計要素の両方を含むオンラインプラットフォームからのコラボレーティブデータを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.839229961854656
• License:
• Abstract: Comprehensively understanding and accurately predicting the performance of large language models across diverse downstream tasks has emerged as a pivotal challenge in NLP research. The pioneering scaling law on downstream works demonstrated intrinsic similarities within model families and utilized such similarities for performance prediction. However, they tend to overlook the similarities between model families and only consider design factors listed in the original scaling law. To overcome these limitations, we introduce a novel framework, Collaborative Performance Prediction (CPP), which significantly enhances prediction accuracy by leveraging the historical performance of various models on downstream tasks and other design factors for both model and task. We also collect a collaborative data sourced from online platforms containing both historical performance and additional design factors. With the support of the collaborative data, CPP not only surpasses traditional scaling laws in predicting the performance of scaled LLMs but also facilitates a detailed analysis of factor importance, an area previously overlooked.
• Abstract（参考訳）: 様々な下流タスクにおける大規模言語モデルの性能を包括的に理解し、正確に予測することは、NLP研究において重要な課題となっている。 下流工事におけるスケーリング法則の先駆者は、モデルファミリー内で固有の類似性を証明し、そのような類似性を性能予測に利用した。 しかし、モデルファミリ間の類似性を見落とし、元のスケーリング法則に記載された設計要素のみを考慮する傾向にある。 これらの制約を克服するために、下流タスクにおける様々なモデルの過去の性能と、モデルとタスクの両方の設計要素を活用することにより、予測精度を大幅に向上する新しいフレームワーク、CPP(Collaborative Performance Prediction)を導入する。 また、過去のパフォーマンスと追加設計要素の両方を含むオンラインプラットフォームからのコラボレーティブデータを収集する。 協調データのサポートにより、CPPはスケールしたLCMの性能予測において従来のスケーリング法を超越するだけでなく、以前見落とされた因子の重要性の詳細な分析を促進する。

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