MIT破解AI規模定律 提升LLM效能預測

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如何建立AI擴展法則以提升大型語言模型訓練效率及預算最大化

麻省理工學院（MIT）與IBM Watson AI Lab的研究團隊，研發出一套通用指南，能透過較小規模的語言模型，準確預測同一系列中大型模型的表現，從而有效分配訓練資源。

當今大型語言模型（LLM）訓練成本高昂，動輒數百萬美元，開發者必須在模型架構、優化器、訓練數據集等多方面作出精明抉擇，確保有限的計算及財政預算能達至最佳效果。為此，研究人員常利用「擴展法則」（scaling laws）——透過訓練較小且成本較低的模型，推估目標大型模型的效能表現。然而，如何制定合適的擴展法則眾說紛紜，選擇繁多，令決策複雜。

MIT與IBM聯手，收集了超過40個模型家族的數百個訓練模型及其性能數據，包括Pythia、OPT、LLaMA、GPT等，涵蓋485個獨特預訓練模型及約190萬條性能指標，並基於此資料擬合超過千條擴展法則。透過對比不同架構、模型大小、訓練階段的預測準確度，團隊打造出一套元分析框架和實用指南，幫助研究人員在不同預算限制下，選擇合適的小模型並有效估算大型模型性能。

擴展法則主要利用小模型的參數數量和訓練語料量兩大變數，結合對應的性能損失（loss）推算大型模型的表現。研究發現，加入中期訓練檢查點（intermediate checkpoints）的數據比只用最終訓練結果更能提升預測準確度，但早期訓練階段（少於100億個token）的數據則較為噪音，應予以剔除。建議至少訓練五個不同規模的小模型，以確保擴展法則的穩健性。此外，部分訓練大型模型至約30%訓練進度，即可用於有效推斷全訓練模型的性能，節省大量資源。

在預算非常有限的情況下，團隊建議可先訓練同一模型家族中的一個較小模型，再借用架構相似的其他模型家族的擴展法則參數，但對於編碼器-解碼器（encoder–decoder）模型則不一定適用。值得一提的是，跨模型家族比較發現，五個超參數中有三個能解釋大部分變異，意味擴展法則在不同模型之間具有一定的通用性。

研究還發現，部分訓練的小模型依然具備高度預測力，且完整訓練模型中間階段的檢查點可視為獨立模型用於預測，這意味開發者可充分利用已有模型訓練過程中的中間產物，無需額外計算成本。更令人意外的是，擴展法則不僅能從小模型推斷大模型，反向亦可，挑戰了業界普遍認為小模型與大模型行為大相逕庭的看法。

未來，團隊計劃將研究範圍延伸至模型推理（inference）階段，嘗試建立推理時間的擴展法則，幫助預測模型在實際使用中，需要多長時間及多少計算資源才能達到最佳回答。這對於即時回應用戶查詢的應用場景尤為重要，因為推理成本將持續影響模型的實際效能與可用性。

本研究由MIT-IBM Watson AI Lab及Sloan研究獎學金支持，相關成果已於國際機器學習會議（ICML）發表。

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評論與啟示

這項來自MIT與IBM的研究，為大型語言模型的訓練策略提供了極具價值的理論與實踐指南，特別是在成本與資源日益成為瓶頸的當下，擴展法則的系統化分析及應用，能令AI開發更有效率、成本更可控。以往擴展法則多半局限於單一模型或家族，缺乏跨模型的系統比較，這研究彌補了這一空白，令擴展法則不再是黑箱，而是可量化、可調整的工具。

從香港甚至全球的AI研發環境看，此成果特別適合資源有限的初創或學術團隊，因為它降低了必須大規模訓練全部模型的門檻。透過聰明選擇小模型及利用中期訓練數據，團隊能有效推斷大型模型表現，節省大量人力物力。這種「以小試大」的策略，將促進AI技術民主化，讓更多中小機構參與到大型模型的研發中，激發更多創新。

同時，研究指出擴展法則在推理階段的潛力，提醒業界未來的AI性能提升不僅靠訓練規模擴大，更依賴推理效率的優化。這對於香港等地深耕AI應用的企業尤為重要，因為實時推理的成本與速度直接影響用戶體驗和商業可行性。

總體而言，這份研究不僅是技術上的突破，更是AI訓練資源配置與成本控制的戰略指南。香港作為亞洲的科技樞紐，應密切關注並吸收此類前沿成果，提升本地AI產業的競爭力與可持續發展能力。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。