主要观点总结
本文是一篇关于大型语言模型（LLMs）的词表大小对模型性能影响的研究论文。论文通过实验验证了词表大小对语言模型性能的影响，并提出了三种预测最优词表大小的方法。研究发现，更大的模型需要更大的词表来充分利用其容量，且在给定算力的情况下，最优的词表大小是有上限的。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，词表大小对模型性能的影响逐渐受到关注。本论文旨在填补这一空白，探讨词表大小对LLMs性能的影响，并提出预测最优词表大小的方法。
关键观点2: 研究内容
本研究通过训练包含不同词表配置的模型，研究了词表大小对LLMs性能的影响。实验结果表明，更大的模型需要更大的词表来充分利用其容量。本研究还提出了三种预测最优词表大小的方法，包括基于FLOPs的、基于导数的和基于损失函数参数拟合的估计方法。
关键观点3: 实验结果
通过对不同词表大小的模型进行实验验证，发现使用预测的最优词表大小的模型在多个下游任务上优于使用常规词表大小的模型。实验结果验证了本研究提出的方法和结论的有效性。
关键观点4: 结论
本研究通过实验验证了词表大小对语言模型性能的影响，并提出了三种预测最优词表大小的方法。研究结果表明，更大的模型受益于更大的词表，而词表参数应该比非词表参数增长得慢。本研究为设计和训练LLMs时考虑词表大小的影响提供了有价值的参考。
文章预览
©作者 | 陶超凡 单位 | 香港大学博士生 来源 | 机器之心 本文是一篇发表在 NeurIPS 2024 上的论文，单位是香港大学、Sea AI Lab、Contextual AI 和俄亥俄州立大学。论文主要探讨了大型语言模型（LLMs）的词表大小对模型性能的影响。 论文标题： Robin3D: Improving 3D Large Language Model via Robust Instruction Tuning 论文地址： https://arxiv.org/abs/2407.13623 代码地址： https://github.com/sail-sg/scaling-with-vocab/ Demo（快速预计合适的词表大小）： https://huggingface.co/spaces/sail/scaling-with-vocab-demo 摘要 研究大型语言模型（LLMs）的扩展法则（scaling laws）时，以前的工作主要关注模型参数和训练数据的大小，而忽略了词表大小的作用。本研究通过训练包含不同词表配置的模型（参数范围从 33M 到 3B，字符数最多 500B），提出了三种方法来预测计算最优的词表大小：基于 FLOPs 的、基于导数的
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