論文の概要: Compute Optimal Scaling of Skills: Knowledge vs Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10061v2
• Date: Fri, 14 Mar 2025 01:39:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:09:23.592114
• Title: Compute Optimal Scaling of Skills: Knowledge vs Reasoning
• Title（参考訳）: スキルのCompute Optimal Scaling: 知識と推論
• Authors: Nicholas Roberts, Niladri Chatterji, Sharan Narang, Mike Lewis, Dieuwke Hupkes,
• Abstract要約: 計算-最適スケーリングの振る舞いがスキルに依存しているかどうかを問う。 特に,知識に基づくQAやコード生成といった知識と推論に基づくスキルについて検討する。 本研究は,検証セットを用いた標準的な計算-最適スケーリングとの関連性について分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.76705503978189
• License:
• Abstract: Scaling laws are a critical component of the LLM development pipeline, most famously as a way to forecast training decisions such as 'compute-optimally' trading-off parameter count and dataset size, alongside a more recent growing list of other crucial decisions. In this work, we ask whether compute-optimal scaling behaviour can be skill-dependent. In particular, we examine knowledge and reasoning-based skills such as knowledge-based QA and code generation, and we answer this question in the affirmative: scaling laws are skill-dependent. Next, to understand whether skill-dependent scaling is an artefact of the pretraining datamix, we conduct an extensive ablation of different datamixes and find that, also when correcting for datamix differences, knowledge and code exhibit fundamental differences in scaling behaviour. We conclude with an analysis of how our findings relate to standard compute-optimal scaling using a validation set, and find that a misspecified validation set can impact compute-optimal parameter count by nearly 50%, depending on its skill composition.
• Abstract（参考訳）: スケーリング法則はLLM開発パイプラインの重要なコンポーネントであり、"最適化された"トレードオフパラメータ数やデータセットサイズなどのトレーニング決定を予測する方法として有名である。 本研究では,計算-最適スケーリング動作がスキルに依存しているかどうかを問う。 特に、知識に基づくQAやコード生成といった知識と推論に基づくスキルについて検討し、この疑問に肯定的に答える:スケーリング法則はスキルに依存している。 次に、スキル依存のスケーリングが事前学習データミックスのアーチファクトであるかどうかを理解するために、異なるデータミックスの広範なアブレーションを行い、また、データミックスの違いを補正する場合、知識とコードはスケーリングの振る舞いに根本的な違いを示します。 本研究は,検証セットを用いた標準的な計算最適スケーリングとどのように関係しているかを解析し,そのスキル構成によって,不特定検証セットが計算最適パラメータ数に約50%影響することを発見した。

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