大模型Scale Law潮水退去，垂类模型、训练策略、Agent浮上水面：大模型系列（一）_研究表明,当模型在相同数据集上训练超过3轮后,性能提升幅度降至1%以下-优快云博客

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一、引言

当你在一条道理上越走越顺，越走越远；你以为你前途无量，其实不知不觉间，已经偏离目标很远

在当今的人工智能领域，大模型的发展可谓日新月异。而 Scale Law，作为大模型发展的核心驱动力之一，正逐渐成为研究者、开发者和企业关注的焦点。简单来说，Scale Law 描述了模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源增加时，模型性能呈现出的可预测性增长规律。这一规律的发现，犹如为大模型的发展指明了方向，让我们看到了人工智能迈向新高度的可能性。

从 OpenAI 的 GPT 系列到谷歌的 BERT，再到国内众多厂商推出的大模型，Scale Law 的身影无处不在。以 GPT-3 为例，其拥有高达 1750 亿的参数，在大量数据和强大算力的支撑下，展现出了令人惊叹的语言理解和生成能力。这不仅改变了人们与机器交互的方式，更为众多行业带来了前所未有的变革机遇。

我接下来将逐步分享，垂类模型，训练策略等一系列文章，本篇文章先介绍一下Scale Law

二、大模型 Scale Law 的基本概念

2.1 定义与核心要素

大模型 Scale Law，简单来说，描述了模型性能与模型规模、数据量以及计算量之间的关联。当模型的参数数量增加、用于训练的数据量增大，并且投入更多的计算资源时，模型的性能会呈现出显著的提升趋势。

具体而言，模型参数就像是模型的 “智慧神经元”，更多的参数意味着模型有更强的表达能力，能够学习到更复杂的模式和关系。以 GPT-3 为例，其拥有 1750 亿的庞大参数，这使得它能够理解和生成极其丰富多样的文本内容。数据则是模型学习的 “素材库”，大量且高质量的数据能够让模型接触到各种场景和知识，从而提升其泛化能力。计算量则是驱动模型学习的 “引擎动力”，足够的计算资源能确保模型在训练过程中充分挖掘数据中的信息。

从数学关系上看，研究表明模型性能与数据量的对数、模型参数的一定幂次以及计算量的一定比例相关。这意味着，模型性能的提升并非与这些因素的增长成简单的线性关系，而是在达到一定规模后，呈现出一种更为复杂但可预测的增长态势。这种关系的发现，为我们在大模型研发中合理配置资源提供了重要的理论依据。

2.2 理论来源与发展历程

Scale Law 的起源可以追溯到人工智能领域对模型规模效应的早期探索。在深度学习发展的初期，研究人员就发现随着神经网络规模的逐渐增大，模型在一些任务上的表现开始出现质的飞跃。然而，当时这种现象并没有被系统地总结和归纳。

直到 2020 年，OpenAI 发表了具有里程碑意义的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》，该论文通过大量实验，系统地阐述了在神经网络语言模型中，模型规模、数据量和计算量对模型性能的影响规律，正式提出了 Scaling Law 的概念。这一发现犹如一颗重磅炸弹，迅速在人工智能领域引起了广泛关注和深入研究。

此后，各大科技公司和研究机构纷纷投入资源，基于 Scale Law 开展大模型的研发工作。从谷歌的 BERT 到字节跳动的云雀模型，无一不是在这一理论的指导下，不断扩大模型规模、增加数据量，从而实现了模型性能的大幅提升。在这个过程中，Scale Law 也不断得到验证和完善，成为了大模型发展的核心理论之一。随着时间的推移，它不仅推动了语言模型的进步，还在计算机视觉、语音识别等多个领域发挥了重要作用，为人工智能的全面发展注入了强大动力。

三、Scale Law 在大模型中的关键作用

Scale促成智能涌现。

用一个简单的例子，参数1B的大模型，你问他天气怎么样，大模型只会说空气质量好。如果参数10B，你问天气怎么样，大模型不但回答天气的信息，还会嘱咐你多加衣服

众多实验数据表明，Scale Law 在大模型中确实存在显著的影响。以计算量与模型性能的关系为例，有研究表明，在一定范围内，模型性能与计算量的对数呈现出近似线性的关系。这意味着随着计算量的不断增加，模型性能会持续提升，但提升的速度会逐渐放缓。当计算量达到一定程度后，继续增加计算量对模型性能的提升效果可能不再明显。

在模型参数数量与性能的关系上，实验发现，当模型的参数规模较小时，增加参数数量能够显著提升模型的性能。当模型的参数数量超过一定阈值后，性能提升的幅度会逐渐减小。这表明在模型扩展过程中，需要在参数数量和计算资源之间找到一个平衡点，以实现最优的性能提升。

四、Scale Law并非万能

在现代机器学习领域，模型性能的提升机制存在着一些既定规律。通常情况下，在一定范围内，增加计算资源、提升模型复杂度或者扩充训练数据量，都能够促使模型性能得到提升。然而，这种性能提升并非呈现简单的线性关系，而是遵循一种递减的收益模式。也就是说，随着投入资源的不断增加，每单位资源所带来的性能提升幅度会逐渐减小。

此外，对模型架构进行大幅度的非标准修改（即“魔改架构”），所带来的性能提升往往非常有限。当模型的规模达到一定上限后，想要进一步提升其性能将会变得极为困难。在这样的背景下，Meta 推出的 LLaMA 模型却展现出了与传统 Scaling Law（缩放定律）相悖的特性。Meta 在关于 LLaMA 的研究中提出了独特的观点：在追求模型目标性能时，不一定非要以最优的计算效率在最短时间内训练好模型。

相反，选择在更大规模的数据上，训练一个相对较小的模型，这种方式具有一定优势。虽然在训练阶段，这种方式的效率并非最优（同样的算力本可以训练出性能更优但尺寸更大的模型），但在推理阶段，较小的模型能够显著降低成本。

按照传统的 Scaling Law 理论，一个 100 亿参数（10B）的模型仅需 2000 亿个数据样本（200B）就能够达到较好的训练效果。但 LLaMA 模型的研究者发现，一个 70 亿参数（7B）的模型，在使用 1 万亿个数据样本（1T）进行训练后，其性能依然能够持续提升。这一现象有力地表明了 LLaMA 模型在训练策略和数据利用上与传统理论的差异，为大模型的发展提供了新的思路和方向。