一个 7B 规模的语言模型 LLM 能存储多少人类知识？如何量化这一数值？训练时间、模型架构的不同将如何影响这一数值？浮点数压缩 quantization、混合专家模型 MoE、以及数据质量的差异 (百科知识 vs 网络垃圾) 又将对 LLM 的知识容量产生何种影响？
朱泽园（Meta AI）和李远志（MBZUAI）最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的Scaling Laws》用海量实验（50,000条任务，总计4,200,000 GPU小时）总结了12条定律，为LLM在不同文件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
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作者首先指出，通过开源模型在基准数据集（benchmark）上的表现来衡量LLM的scaling law是不现实的。举例来说，LLaMA-70B在知识数据集上的表现比LLaMA-7B好30%，这并不能说明模型扩大10倍仅能在容量上提高30%。如果使用网络数据训练模型，我们也将很难估计其中包含的知识总量。
再举个例子，我们比较 Mistral 和 Llama 模型的好坏之时，到底是他们的模型架构不同导致的区别，还是他们训练数据的制备不同导致的？
在以上考量，作者采用了他们《语言模型物理学》系列论文的核心思路，即制造人工合成数据，通过控制数据中知识的数量和类型，来严格调控数据中的知识比特（bits）。同时，作者使用不同大小和构架的 LLM 在人工合成数据上进行训练，并给出数学定义，来精确计算训练好的模型从数据中学到了多少比特的知识。
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.05405.pdf
- 论文标题：Physics of Language Models: Part 3.3, Knowledge Capacity Scaling Laws
对于这项研究，有人表示这个方向似乎是合理的。我们可以使用非常科学的方式对scaling law 进行分析。
也有人认为，这项研究将 scaling law 提升到了不同的层次。当然，对于从业者来说是一篇必读论文。
研究概览
作者研究了三种类型的合成数据：bioS、bioR、bioD。bioS 是使用英语模板编写的人物传记，bioR 是由 LlaMA2 模型协助撰写的人物传记（22GB 总量），bioD 则是一种虚拟但可以进一步控制细节的知识数据（譬如可以控制知识的长度、词汇量等等细节）。作者重点研究了基于 GPT2、LlaMA、Mistral 的语言模型架构，其中 GPT2 采用了更新的 Rotary Position Embedding (RoPE) 技术。
左图为训练时间充足，右图为训练时间不足的 scaling laws
上图 1 简要概述了作者提出的前 5 条定律，其中左 / 右分别对应了「训练时间充足」和 「训练时间不足」两种情况，分别对应了常见知识（如中国首都是北京）和较少出现的知识（如清华物理系成立于 1926 年）。
如果训练时间充足，作者发现，不论使用何种模型架构，GPT2 或 LlaMA/Mistral，模型的存储效率均可以达到 2bit/param—— 即平均每个模型参数可以存储 2 比特的信息。这与模型的深度无关，仅与模型大小有关。换言之，一个 7B 大小的模型，如果训练充足，可以存储 14B 比特的知识，这超过了维基百科和所有英文教科书中人类知识的总和！
更令人惊讶的是，尽管传统理论认为 transformer 模型中的知识主要存储在 MLP 层，但作者的研究反驳了这一观点，他们发现即便移除了所有 MLP 层，模型仍能达到 2bit/param 的存储效率。
图 2：训练时间不足情况下的 scaling laws
然而，当我们观察训练时间不足的情况时，模型间的差异就显现出来了。如上图 2 所示，在这种情况下，GPT2 模型能比 LlaMA/Mistral 存储超过 30% 的知识，这意味着几年前的模型在某些方面超越了今天的模型。为什么会这样？作者通过在 LlaMA 模型上进行架构调整，将模型与 GPT2 的每个差异进行增减，最终发现是 GatedMLP 导致了这 30% 的损失。
强调一下，GatedMLP 并不会导致模型的「最终」存储率变化 —— 因为图 1 告诉我们如果训练充足它们就不会有差。但是，GatedMLP 会导致训练不稳定，因此对同样的知识，需要更长的训练时间；换句话说，对于较少出现在训练集里的知识，模型的存储效率就会下降。
图 3：quantization 和 MoE 对模型 scaling laws 的影响
作者的定律 8 和定律 9 分别研究了 quantization 和 MoE 对模型 scaling law 的影响，结论如上图 3 所示。其中一个结果是，将训练好的模型从 float32/16 压缩到 int8，竟然对知识的存储毫无影响，即便对已经达到 2bit/param 存储极限的模型也是如此。
这意味着，LLM 可以达到「信息论极限」的 1/4—— 因为 int8 参数只有 8 比特，但平均每个参数可以存储 2 比特的知识。作者指出，这是一个普遍法则（universal law），和知识的表现形式无关。
最引人注目的结果来自于作者的定律 10-12（见图 4）。如果我们的 (预) 训练数据中，有 1/8 来自高质量知识库（如百度百科），7/8 来自低质量数据（如 common crawl 或论坛对话，甚至是完全随机的垃圾数据）。
那么，低质量数据是否会影响 LLM 对高质量知识的吸收呢？结果令人惊讶，即使对高质量数据的训练时间保持一致，低质量数据的「存在本身」，可能会让模型对高质量知识的存储量下降 20 倍！即便将高质量数据的训练时间延长 3 倍，知识储量仍会降低 3 倍。这就像是将金子丢进沙子里，高质量数据被严重浪费了。
有什么办法修复呢？作者提出了一个简单但极其有效的策略，只需给所有的 (预) 训练数据加上自己的网站域名 token 即可。例如，将 Wiki 百科数据统统加上 wikipedia.org。模型不需要任何先验知识来识别哪些网站上的知识是「金子」，而可以在预训练过程中，自动发现高质量知识的网站，并自动为这些高质量数据腾出存储空间。
作者提出了一个简单的实验来验证：如果高质量数据都加上一个特殊 token（任何特殊 token 都行，模型不需要提前知道是哪个 token），那么模型的知识存储量可以立即回升 10 倍，是不是很神奇？所以说对预训练数据增加域名 token，是一个极其重要的数据制备操作。
图 4：预训练数据「知识质量不齐」情形下的 scaling laws，模型缺陷以及如何修复
结语
作者认为，通过合成数据，计算模型在训练过程中获得的知识总量的方法，可以为「评估模型架构、训练方法和数据制备」提供了一套系统且精确的打分体系。这和传统的 benchmark 比较完全不同，并且更可靠。他们希望这能帮助未来 LLM 的设计者做出更明智的决策。
