Scaling Laws with Vocabulary：通过调整词汇表大小优化大语言模型性能

目前LLMs的研究主要集中在模型参数和训练数据规模上，忽视了词汇表大小的作用。这篇论文确定LLMs的计算优化词汇表大小，并验证其对模型性能的影响。词汇表大小直接影响模型的分词效率和表示能力，但过大的词汇表可能导致稀有词汇的表示不足，尤其是在数据有限的情况下。

为什么现有的扩展规律研究忽视了词汇表大小的影响？

现有的大语言模型（LLMs）的扩展规律研究主要集中在模型参数、训练数据量和计算操作的规模上，但通常忽略了词汇表大小的影响。例如，Kaplan 等人的研究就仅考虑了非词汇表参数在其预测公式中。这种疏忽可能导致对当前大语言模型词汇表大小的实际需求有很大的误解，从而导致词汇表配置上的巨大差异。比如，Llama2-7B 模型使用的是 32K 的词汇表大小，而 Gemma-7B 则采用了 256K 的词汇表大小，尽管它们的总参数数量相似。这表明对于大语言模型而言，如何选择合适的词汇表大小是一个未被充分探索的重要问题

优化词汇表大小的具体计算方法

论文中提出了三种方法来预测计算最优的词汇表大小：

IsoFLOPs 分析：通过预训练具有不同词汇表配置的模型，并保持固定的计算资源（FLOPs）来分析。这种方法涉及对多种词汇表大小的模型进行训练，并观察哪种大小能在给定的FLOPs预算下达到最佳性能。

基于导数的估计：这种方法利用FLOPs对词汇表大小的导数来找到最优点。具体来说，通过计算FLOPs关于词汇表大小的导数，并求解该导数等于零的词汇表大小V。这个过程中会用到一个简单的函数来预测从训练字符到训练标记的转换率，这个函数只依赖于词汇表大小V。

损失函数的参数拟合：通过调整现有的缩放法则（如 Chinchilla 缩放法则），并结合模型参数、词汇参数和训练数据量来预测一个标准化的损失函数。这种方法也能够预测在非计算最优设置下的最优词汇表大小。

这三种方法各有侧重点，但都旨在通过不同的技术手段来精确预测在不同计算预算下的最优词汇表大小。通过这些方法，研究者可以更好地理解和优化大语言模型的词汇表配置，以提高模型的整体性能和效率。

优化词汇表大小对模型性能提升

优化词汇表大小可以显著提升模型的性能。通过选择适当的词汇表大小，可以改善模型的标记化效率和表示能力，这直接影响了模型在处理自然语言任务时的有效性和效率。

这里有几个关键点说明了优化词汇表大小如何提升性能：

提高标记化效率：较大的词汇表可以减少生成标记的数量，这意味着可以用更少的标记来表示同样的信息，从而提高模型处理数据的速度和效率。

增强表示能力：更大的词汇表能更好地覆盖训练语料中的词汇，减少未知词（OOV, out-of-vocabulary）的出现，使模型能更精确地捕捉和学习数据中的语言特征和复杂度。

实验验证：论文中通过实验验证了优化词汇表大小的效果。例如，在相同的FLOPs预算下，将常用的32K词汇表大小增加到43K，可以将ARC-Challenge任务的性能从29.1%提升到32.0%。这证明了通过调整词汇表大小能够实现性能的显著提升。

这些结果强调了在设计和训练大语言模型时，需要将词汇表大小作为一个重要的考虑因素，与模型的其他参数一起协同优化，以达到最佳的整体性能。

在数据受限的情况下确定优化词汇表大小

在数据受限的情况下确定优化词汇表大小，论文中提出了特别的考量和方法，这些方法可以帮助在训练数据量有限的情况下选择最合适的词汇表大小，以平衡模型的学习能力和过拟合的风险：

参数拟合的方法（Approach 3）：使用参数拟合的方法来预测损失函数，并找到最小化损失的词汇表大小。这种方法依赖于模型参数、词汇参数和训练字符的量，使用公式化的风险分解来预测不同配置下的损失。在数据受限的情况下，这种方法可以帮助确定在给定的FLOPs预算下，哪种词汇表配置能够最小化损失，从而避免因词汇表过大而导致的数据不足以训练所有词汇表示。

模型实验验证：通过实验验证模型在不同的FLOPs预算和训练数据配置下的表现。例如，可以比较在数据受限（即训练数据不足以支持大模型）和数据充足的情况下，不同词汇表大小的模型性能。实验结果表明，在数据受限的情况下，较小的词汇表（适当减少词汇参数）可以提供更好的性能，因为它有助于减少模型对稀有词汇的依赖，从而降低过拟合风险。

权衡分析：对词汇表大小与模型复杂性和数据需求之间的权衡进行详细分析。在数据受限的情况下，选择较小的词汇表可以减少模型需要学习的独立参数数量，这有助于模型在有限的数据上更有效地学习和泛化。

这些方法不仅有助于在数据受限的环境中做出合理的词汇表大小决策，而且还强调了在设计大语言模型时，如何根据具体的训练条件和资源限制灵活调整词汇表大小的重要性。

应用于其他类型的语言模型

虽然这篇论文主要关注在单模态的大语言模型（LLMs）上优化词汇表大小，但其发现和方法也可以为多模态语言模型提供洞见和应用方向。多模态语言模型（如结合文本和图像的模型）在处理不同类型数据时面临额外的复杂性和挑战，因此，对词汇表大小的优化可能会影响模型如何有效地整合和处理多种信息源。以下是几种可能的应用方式：

改进标记化效率：在多模态模型中，文本组件的标记化效率同样重要。通过优化词汇表大小，可以减少处理文本所需的标记数量，从而加速模型对文本部分的处理，使其更有效地与其他模态（如图像）结合。

增强语义表示：更大的词汇表可以提高模型覆盖不同语言概念的能力，这对于多模态模型尤其重要，因为它们需要捕捉从文本到图像等多种信息源的复杂关联。通过细化词汇表配置，可以帮助模型更好地理解和生成关于多种输入模态的语义表示。

交叉模态学习：在多模态学习中，词汇表的优化可以帮助模型更好地学习如何将文本信息与其他模态数据（如视觉数据）相结合。优化的词汇表能够提供更丰富的语义信息，促进模型在解释和生成多模态内容时的性能提升。

数据受限的环境：在多模态模型中，数据可能更加稀缺和不均匀。优化词汇表大小可以帮助模型在数据受限的情况下更有效地使用可用的文本数据，尤其是在涉及较少语料的少数语言或专业领域时。

模型泛化能力：通过适当的词汇表配置，可以增强模型的泛化能力，使其在面对多种新颖情境和跨模态任务时，表现出更好的适应性和性能。

总的来说，虽然这些应用需要针对具体的多模态语言模型架构和任务进行调整和验证，但该研究的原则和方法为理解和优化多模态语言模型中的词汇表配置提供了有价值的视角和工具。这有助于开发出更精确、更高效、并且在多种应用场景中都能表现出色的多模态语言模型。

总结

这篇论文探讨了大语言模型中词汇表大小对模型性能的影响，指出现有的模型扩展规律研究通常忽略了词汇表的作用。研究团队通过对不同参数量的模型进行多种词汇表配置的训练，发现词汇表大小与计算资源之间存在最优匹配。文章提出了三种方法来预测计算最优的词汇表大小，包括IsoFLOPs分析、基于导数的估计和损失函数的参数拟合。实验结果显示，优化词汇表大小可以显著提升模型在特定任务上的性能。研究强调，为了达到有效的模型扩展，应当将词汇表大小作为模型设计的一个核心考量因素。这项研究为大语言模型的开发提供了新的视角和方法，尤其在资源受限的情况下，优化词汇表大小显得尤为重要。

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