論文の概要: Has LLM Reached the Scaling Ceiling Yet? Unified Insights into LLM Regularities and Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16443v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 02:19:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:08.455806
• Title: Has LLM Reached the Scaling Ceiling Yet? Unified Insights into LLM Regularities and Constraints
• Title（参考訳）: LLMはまだスケーリングシーリングに到達したか? LLMの規則性と制約の統一的考察
• Authors: Charles Luo,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示していますが、そのスケーラビリティには重要な疑問があります。 本稿では,LLMのスケーリング力学を説明するために,数学的および統計的知見を統合する統一理論フレームワークを開発する。 今後の進歩には、ブルートフォーススケーリングから、アーキテクチャ、データ品質、トレーニングパラダイムの革新に移行する必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities, yet their scalability raises a critical question: Have we reached the scaling ceiling? This paper addresses this pivotal question by developing a unified theoretical framework that integrates mathematical and statistical insights to explain the scaling dynamics of LLMs. We present: 1. Central Limit Theorem (CLT) for Hidden Representations: We show that noise in hidden representations scales inversely with context size, explaining stabilization effects and the limits of context length improvements. 2. Bias-Variance Decomposition: We decompose next-token prediction loss into irreducible entropy, capacity-driven bias, and finite sample variance, revealing trade-offs where scaling yields diminishing returns. 3. Emergent SNR Thresholds: By defining signal-to-noise ratio (SNR), we quantify how capabilities emerge abruptly once SNR surpasses a threshold, offering insights into when scaling becomes less effective. Through this framework, we conclude that while LLMs have not reached an absolute scaling ceiling, practical constraints are increasingly prominent: diminishing returns, resource inefficiencies, and data limitations. Future progress will require a shift from brute-force scaling to innovations in architecture, data quality, and training paradigms. This work provides a roadmap for guiding the efficient development of next-generation LLMs and advancing the field beyond traditional scaling strategies. Keywords: Large Language Models; Scaling Ceiling; Central Limit Theorem; Bias-Variance Trade-Off; Signal-to-Noise Ratio; Emergent Capabilities
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は目覚ましい能力を示していますが、そのスケーラビリティには重要な疑問があります。 本稿では,LLMのスケーリング力学を説明するために,数学的および統計的知見を統合する統一理論フレームワークを開発することにより,この重要な問題に対処する。 以下を提示する。 1. 隠れ表現のための中央極限定理(CLT: Central Limit Theorem: CLT): 隠れ表現のノイズはコンテキストサイズと逆スケールし、安定化効果と文脈長改善の限界を説明する。 2. バイアス分散分解: 次点予測損失を既約エントロピー, キャパシティ駆動バイアス, 有限サンプル分散に分解し, スケーリングの利得が低下するトレードオフを明らかにする。 信号対雑音比(SNR: signal-to-noise ratio)を定義することにより、SNRがしきい値を超えると、機能がどのように突然出現するかを定量化し、スケーリングの効率が低下する際の洞察を提供する。 この枠組みを通じて、LSMは絶対的なスケーリングの上限に達していないが、リターンの減少、リソースの非効率性、データ制限といった実践的な制約がますます顕著になっていると結論付けている。 今後の進歩には、ブルートフォーススケーリングから、アーキテクチャ、データ品質、トレーニングパラダイムの革新に移行する必要があります。 この研究は、次世代LLMの効率的な開発を導くためのロードマップを提供し、従来のスケーリング戦略を超えて分野を前進させる。 キーワード:大規模言語モデル、スケーリングシーリング、中央極限理論、バイアス変動貿易オフ、信号対雑音比、創発的能力

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