論文の概要: Beyond Scaling: Measuring and Predicting the Upper Bound of Knowledge Retention in Language Model Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04066v4
• Date: Mon, 04 Aug 2025 03:05:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.558405
• Title: Beyond Scaling: Measuring and Predicting the Upper Bound of Knowledge Retention in Language Model Pre-Training
• Title（参考訳）: スケーリングを超えて - 言語モデルによる事前学習における知識保持の上位境界の測定と予測
• Abstract要約: 本稿では,外部ツールを使わずにクローズドブック質問応答(QA)の性能を予測することを目的とする。 我々は、21の公開言語と3つのカスタムトレーニングされた大規模言語モデルの事前学習コーパスに対して、大規模な検索と意味解析を行う。 これらの基礎の上に構築されたSMI(Size-dependent Mutual Information)は,事前学習データの特徴を線形に相関させる情報理論の指標である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.41246396610475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The GPT-4 technical report highlights the possibility of predicting model performance on downstream tasks using only pre-training signals, though detailed methodologies are absent. Such predictive capabilities are essential for resource-efficient pre-training and the construction of task-aligned datasets. In this paper, we aim to predict performance in closed-book question answering (QA), a vital downstream task that directly reflects a model's internalized knowledge without the help of external tools. We address three primary challenges: (1) limited access to and understanding of pre-training corpora, (2) limitations of current evaluation methods for pre-trained models, and (3) limitations of frequency-based metrics in predicting model performance. In response, we conduct large-scale retrieval and semantic analysis across the pre-training corpora of 21 publicly available and 3 custom-trained large language models. We then develop a multi-template QA evaluation framework incorporating paraphrased question variants. Building on these foundations, we propose Size-dependent Mutual Information (SMI), an information-theoretic metric that linearly correlates pre-training data characteristics, model size, and QA accuracy, without requiring additional training. Experimental results show that SMI outperforms co-occurrence-based baselines, achieving $R^2 > 0.75$ on models with over one billion parameters. Theoretical analysis further suggests an upper bound of around 80% QA accuracy under optimal pre-training, reflecting intrinsic memory limitations and motivating the use of retrieval or few-shot methods in later stages.
• Abstract（参考訳）: GPT-4テクニカルレポートは、事前学習信号のみを使用して下流タスクでモデル性能を予測する可能性を強調しているが、詳細な方法論は存在しない。 このような予測機能は、リソース効率の高い事前トレーニングとタスク整列データセットの構築に不可欠である。 本稿では,モデルの内部知識を直接反映する重要な下流タスクであるクローズドブック質問応答(QA)の性能を,外部ツールの助けなしに予測することを目的とする。 本稿では,(1)事前学習コーパスへのアクセスと理解の制限,(2)事前学習モデルに対する現在の評価手法の制限,(3)モデル性能予測における周波数ベースメトリクスの制限,の3つの課題に対処する。 そこで我々は,21の公開言語モデルと3つのカスタマイズされた大規模言語モデルの事前学習コーパスに対して,大規模検索と意味解析を行う。 次に,パラフレーズ付き質問変種を取り入れた多段階QA評価フレームワークを開発した。 これらの基礎の上に構築されたSMI(Size-dependent Mutual Information)は,事前学習データの特徴,モデルサイズ,QA精度を,追加のトレーニングを必要とせずに線形に相関する情報理論である。 実験の結果、SMIは10億以上のパラメータを持つモデルでR^2 > 0.75$を達成し、共起ベースラインよりも優れていた。 理論的解析により、最適な事前学習下では、上界の80%のQA精度が示され、本質的なメモリ制限を反映し、後段での検索や少数ショット法の使用を動機付けている。

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