Scaling Law或将终结？哈佛MIT预警：低精度量化已无路可走，重磅研究掀翻AI圈

主要观点总结

本文探讨了深度学习中的量化问题，特别是在训练大型语言模型时的精度感知scaling law。研究表明，低精度训练会降低模型的有效参数量，而训练后量化则会导致性能损失随数据量增加而增加。论文提出了一个统一的理论框架来预测不同精度下训练和推理的性能损失，并探讨了精度、参数和数据之间的权衡。尽管存在局限性，但这一研究为优化深度学习模型的计算效率和资源利用提供了重要见解。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着深度学习模型规模的不断扩大，量化成为提高计算效率和降低成本的关键手段。然而，量化会导致精度损失，影响模型性能。

关键观点2: 主要发现

1. 训练后量化会导致性能损失随数据量增加而增加。 2. 低精度训练会降低模型的有效参数量。 3. 研究人员提出了一个统一的理论框架来预测不同精度下训练和推理的性能损失。 4. 研究发现训练精度和推理精度的差距对性能损失有重要影响。

关键观点3: 研究限制

该研究主要在相对较小的语言模型上进行，尚未涵盖超大规模模型的情况。此外，该研究假设模型架构和设置是固定的，而在实践中通常会进行架构调整以适应低精度训练。

关键观点4: 未来研究方向

研究人员计划在更大规模模型上继续研究这一效果，并探讨如何优化深度学习模型的计算效率和资源利用。

文章预览

就连「量化」也不管用，scaling law真的要终结了吗？ 一提scaling law，人们重点关注的是参数规模、数据量等因素，却忽视了「精度」这一关键变量。 哈佛斯坦福MIT等机构研究人员竟发现，低精度训练会降低模型的「有效参数量」！ 对此，他们提出了「精度感知（precision-aware）」scaling law。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.04330 对于推理过程来说，训练数据越多，量化带来的性能损失越大。 就训练来说，「精度感知」scaling law能够预测不同部分采用不同精度的模型的损失。在某些情况下，用低精度训练LLM可能更有效率。 论文中，作者统一了训练后和预训练量化的scaling law，建立了一个完整的理论框架。 这个单一函数形式可以预测在不同精度下进行训练和推理时的性能降级。 基于465次以上的预训练实验，在最大1.7B参数，训练数据量达到26B token的模型上 ………………………………