人们对 AI 模型的关注高热不下，关于 Scaling Laws 的争论也愈发热烈。
OpenAI 于 2020 年在论文「Scaling Laws for Neural Language Models」中首次提出 Scaling Laws，它被看作是大语言模型的摩尔定律。其释义可简要总结为：随着模型大小、数据集大小、（用于训练的）计算浮点数的增加，模型的性能会提高。
在 Scaling Laws 的影响下，不少追随者始终认为「大」依然是提高模型性能的第一性原理。尤其是「财大气粗」的大厂，更加依赖于大型、多样化的语料数据集。
对此，清华大学计算机系博士秦禹嘉指出，「LLaMA 3 告诉大家一个悲观的现实：模型架构不用动，把数据量从 2T 加到 15T 就可以暴力出奇迹。这一方面告诉大家基座模型长期来看就是大厂的机会；另一方面，考虑到 Scaling Laws 的边际效应，我们想继续看到下一代模型能够有 GPT3 到 GPT4 的提升，很可能需要再洗出至少 10 个数量级的数据（例如 150T）」。
秦禹嘉社交网络截图
针对语言模型训练所需数据量持续提升，以及数据质量等问题，华盛顿大学、斯坦福大学、苹果等 23 所机构联手，提出了一个实验测试平台 DataComp for Language Models (DCLM)，其核心是来自 Common Crawl 的 240T 新候选词库，通过固定训练代码，鼓励研究人员提出新的训练集来进行创新，对于语言模型的训练集改进具有重大意义。
相关研究已经以「DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models」为题，发表于学术平台 http://arXiv.org 上。
研究亮点
- DCLM 基准测试的参与者，可以在 412M 到 7B 参数的模型尺度上试验数据管理策略
- 基于模型的过滤是构建高质量训练集的关键，生成的数据集 DCLM-BASELINE 支持使用 2.6T 训练 tokens 在 MMLU 上从头开始训练 7B 参数语言模型，达到 64% 的 5-shot 准确性
- DCLM 的基础模型在 MMLU 上与 Mistral-7B-v0.3 和 Llama3 8B 表现相当
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2406.11794v3
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DCLM 基准：从 400M 到 7B 多尺度设计，实现不同计算规模需求
DCLM 是一个用于改进语言模型的数据集实验平台，是语言模型训练数据管理的第一个基准。
如下图所示，DCLM 的工作流主要由 4 个步骤构成：选择计算规模 (Select a scale)、建立数据集 (Build a dataset)、训练模型 (Train a model) 、基于 53 个下游任务上进行模型评估 (Evaluate)。
DCLM工作流
选择计算规模
首先，在计算规模方面，研究人员创建了跨越 3 个数量级计算规模的 5 个不同竞赛级别。每个级别（即 400M-1x、1B-1x、1B-5x、7B-1x 和 7B-2x）指定了模型参数量（例如 7B）和一个 Chinchilla 乘数（例如 1x）。每个规模的训练 tokens 数是参数数量的 20 倍乘以 Chinchilla 乘数。
研究人员创建的5个不同计算规模
建立数据集
其次，确定参数规模后，在建立数据集的过程中，参与者可以通过过滤 (Filter) 或混合 (Mix) 数据来创建数据集。
在过滤轨道 (Filtering track) 中， 研究人员从未经过滤的爬虫网站 Common Crawl 上提取了 240T tokens 的标准化语料库，构建了 DCLM-Pool，并根据计算规模划分了 5 个数据池。参与者提出算法，并从数据池中选择训练数据。
在混合轨道 (Mix track) 中， 参与者可以从多个来源自由组合数据。例如，合成来自 DCLM-Pool、自定义爬取的数据、Stack Overflow 和维基百科的数据文档。
训练模型
OpenLM 是一个以 PyTorch 为基础的代码库，专注于 FSDP 模块进行分布式训练。为了排除数据集干扰的影响，研究人员在每个数据规模上使用固定的方法进行模型训练。
基于之前对模型架构和训练的消融研究，研究人员采用像 GPT-2、Llama 这样的仅解码器的 Transformer 架构，最终在 OpenLM 中进行模型训练。
模型评估
最后，研究人员通过 LLM-Foundry 工作流程 ，以 53 个适合基础模型评估的下游任务为标准，进行了模型评估。 这些下游任务包含了问答、开放式生成的形式，涵盖了编码、教科书知识和常识推理等各种领域。
为了评估数据整理算法，研究人员主要关注 3 个性能指标：MMLU 5-shot 准确率、CORE 中心准确率、EXTENDED 中心准确率。
数据集：使用 DCLM 构建高质量的训练数据集
DCLM 是如何构建高质量数据集 DCLM-BASELINE，并量化数据管理方法的效果的呢？
基于DCLM-Pool构建高质量数据集DCLM-BASELINE
在启发式数据清洗 (Heuristic cleaning ) 阶段， 研究人员使用 RefinedWeb 的方法进行数据清洗，具体操作包括移除 URL (URL filter)、英文过滤 (English filter)、页面长度过滤 (Page length filter)、重复内容过滤 (Repetition filter) 等。
在重复数据删除 (Deduplication) 阶段， 研究人员使用 Bloom 过滤器对提取到的文本数据进行重复数据的删除，同时还发现，修改后的 Bloom 过滤器更容易扩展到 10TB 的数据集。
为进一步提高数据的质量，在基于模型的过滤 (Model-based filtering) 阶段，研究人员比较了 7 种基于模型的过滤方式， 包括使用 PageRank 得分进行过滤、语义去重（SemDedup）、 fastText 二元分类器等，发现基于 fastText 的过滤优于所有其他方法。
7种过滤方式与RefinedWeb的对比
随后，研究人员利用文本分类消融实验 (Text classifier ablations)，进一步研究了基于 fastText 进行数据过滤的局限性。研究人员训练了多个不同的变体，探索了参考数据、特征空间和过滤阈值的不同选择，如下图所示。对于参考数据，研究人员选择了常用的 Wikipedia、OpenWebText2、RedPajama-books，这些都是 GPT-3 使用的参考数据。
fastText 消融实验 (7B-1x 规模)
同时，研究人员还创新性地使用了指令格式的数据，从 OpenHermes 2.5 (OH-2.5) 和 r/ExplainLikeImFive (ELI5) subreddit 的高分帖子中提取示例。 结果显示，OH-2.5 + ELI5 的方法相较常用参考数据，在 CORE 上提升了 3.5%。
此外，研究人员发现，严格的阈值 (即 Threshold 为 10%) 能够获得更好的性能。所以，研究人员使用 fastText OH-2.5 + ELI5 分类器得分来进行数据过滤，保留前 10% 的文档便得到了 DCLM-BASELINE。
研究结果：生成高质量数据集，基于模型的过滤是关键
首先，研究人员分析了未经评估的预训练数据污染，是否会影响研究结果。
MMLU 作为衡量大语言模型性能的基准测试，旨在更全面考察模型对不同语言的理解能力。因此，研究人员将 MMLU 作为评估集，并从 MMLU 中检测、删除 DCLM-BASELINE 中存在的问题。随后，研究人员基于 DCLM-BASELINE 训练了一个 7B-2x 模型，而不使用检测到的 MMLU 重叠。
结果如下图显示，污染样品的去除，并不会导致模型的性能下降。由此可见，DCLM-BASELINE 在 MMLU 测试基准上的性能提升，并不是因为其数据集中包含 MMLU 中的数据。
MMLU重叠去除结果
除此之外，研究人员还在 Dolma-V1.7 和 FineWeb-Edu 上应用了上述去除策略，以测量 DCLM-BASELINE 与这些数据集之间的污染差异。结果发现 DLCM-BASELINE 的污染统计数据，和其他高性能数据集大致相似。
MMLU重叠去除比较
其次，研究人员还将训练的新模型，与 7B-8B 参数规模下的其他模型进行了比较。结果显示，基于 DCLM-BASELINE 数据集生成的模型优于在开源数据集上训练的模型，并且比在闭源数据集上训练的模型具有竞争力。
模型比较
大量的实验结果表明，基于模型的过滤是组成高质量数据集的关键，并且数据集设计对语言模型的训练十分重要。 生成的数据集 DCLM-BASELINE 支持使用 2.6T 训练 tokens 在 MMLU 上从头开始训练 7B 参数语言模型，达到 64% 的 5-shot 准确性。
与之前最先进的开放数据语言模型 MAP-Neo 相比，生成的数据集 DCLM-BASELINE 在 MMLU 上提高了 6.6 %，同时训练所需的计算量减少了 40%。
DCLM 的基础模型在 MMLU 上与 Mistral-7B-v0.3 和 Llama3 8B 相当 (63% 和 66%)，并且在 53 个自然语言理解任务上表现相似，但训练所需的计算量比 Llama3 8B 少 6.6 倍。
Scaling Laws 未来走向莫衷一是，寻找用于语言模型的下一代训练集
总结来看，DCLM 的核心是鼓励研究人员，通过基于模型的过滤来组建高质量训练集，进而提升模型性能。而这也在「以大为美」的模型训练趋势下，提供了全新的解题思路。
正如清华大学计算机系博士秦禹嘉所言，「是时候把数据 scale down 了」。通过分析总结多篇论文，他发现「清洗后的干净数据+更小的模型能够更加逼近脏数据+大模型的效果」。
7 月初，比尔·盖茨在最新一期 Next Big Idea 播客中提到了 AI 技术范式变革的话题，他认为 Scaling Laws 快要走到尽头了。AI 对于计算机交互的革命还没来到，但它的真正进步在于实现更接近人类的元认知能力，而非仅扩大模型规模。
比尔盖茨做客Next Big Idea播客
在此之前，多位国内行业大咖也曾在 2024 北京智源大会上，就 Scaling Laws 未来走向的问题，展开了深度探讨。
零一万物 CEO 李开复表示，Scaling Law 已被验证有效并且尚未达到顶峰，但利用缩放定律不能盲目堆 GPU ，仅仅依靠堆砌更多算力提升模型效果，只会导致那些 GPU 足够多的公司或国家才能胜出。
清华大学智能产业研究院的院长张亚勤则表示，Scaling Law 的实现主要得益于对海量数据的利用以及算力的显著提升。未来 5 年内仍是产业发展的主要方向。
李开复、张亚勤出席2024北京智源大会圆桌论坛
月之暗面 CEO 杨植麟认为，Scaling Law 没有本质问题，只要有更多算力、数据，模型参数变大，模型就能持续产生更多智能。他认为 Scaling Law 会持续演进，只是在这个过程中 Scaling Law 的方法可能会发生很大变化。
百川智能 CEO 王小川认为，在 Scaling Law 之外，一定要寻找算力、算法、数据等范式上的新转化，而不只是简单变成知识压缩，走出这个体系才有机会走向 AGI。
大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Laws 的存在，它在一定程度上为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导。对于「Scaling Laws 的尽头是什么」我们现在或许还无从得知，但 DCLM 基准测试为提升模型性能提供了一种新的思考范式和可能。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2406.11794v3
https://arxiv.org/abs/2001.08361
