蘋果也在蒸餾大模型，給出了蒸餾Scaling Laws
眾所周知，知識蒸餾技術(shù)當(dāng)前正被大模型領(lǐng)域廣泛使用，它可以在大幅壓縮模型體量的同時(shí)保持一定的性能、降低模型時(shí)延、提升模型精度，與此同時(shí)還能對知識域進(jìn)行集成和遷移。
近日，蘋果研究人員提出了一種蒸餾擴(kuò)展定律（Distillation Scaling Laws），基于計(jì)算預(yù)算及其在學(xué)生和教師之間的分配，我們現(xiàn)在開始可以估算蒸餾模型的性能了。
圖 1. 蒸餾擴(kuò)展定律的外推。蒸餾擴(kuò)展定律適用于一系列損失為 LT 的教師的弱學(xué)生模型（L_S > 2.3）。實(shí)線表示給定學(xué)生配置（插值）下未見過的教師的預(yù)測模型行為，虛線表示見過的教師之外和強(qiáng)學(xué)生區(qū)域（L_S ≤ 2.3）的預(yù)測模型行為。如圖所示，學(xué)生的表現(xiàn)可以勝過老師（詳情見圖 2、3 和 41）。
蘋果研究者認(rèn)為，該發(fā)現(xiàn)降低了大規(guī)模使用蒸餾的風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)在我們可以基于此優(yōu)化教師和學(xué)生模型的計(jì)算分配，以最大化學(xué)生模型的性能。該工作提供的計(jì)算最優(yōu)的蒸餾方案適用于兩種情況：1）已有教師模型，或 2）需要訓(xùn)練教師模型。
如果要蒸餾多個學(xué)生模型，或者已有教師模型，蒸餾在計(jì)算水平上優(yōu)于監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，直到計(jì)算水平隨著學(xué)生模型規(guī)模的增加而可預(yù)測地增長。如果要蒸餾一個學(xué)生模型且還需要訓(xùn)練教師模型，則應(yīng)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)。此外，作者在大規(guī)模蒸餾研究中提供了深入的見解，這些見解增加了我們對蒸餾的理解，并為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供了信息。
- 論文標(biāo)題：Distillation Scaling Laws
- 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2502.08606
大模型的擴(kuò)展定律（Scaling Laws）表明，如果先前訓(xùn)練的語言模型（LM）遵循計(jì)算最優(yōu)訓(xùn)練范式，就可以隨著計(jì)算力提升而提升。由于推理成本的持續(xù)增長，目前這種定律難以持續(xù)，人們嘗試使用過度訓(xùn)練（其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于計(jì)算最優(yōu)情況）來實(shí)現(xiàn)小型、功能強(qiáng)大的模型。這些模型的構(gòu)建既昂貴又耗時(shí)。
我們正在尋求與訓(xùn)練算力投入相匹配，但訓(xùn)練成本更低的模型，蒸餾是一種流行的方法。但長期以來，學(xué)界對蒸餾缺乏共識，并不了解如何分配計(jì)算資源，以產(chǎn)生最強(qiáng)大的模型。為了彌補(bǔ)這一知識差距，研究人員對蒸餾進(jìn)行了廣泛研究，學(xué)生和老師的參數(shù)范圍從 1.43 億到 126 億，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)最多達(dá) 5120 億 token。
研究發(fā)現(xiàn)：
- 一個大小為 N_S 的學(xué)生模型，通過從大小為 N_T 的教師模型中蒸餾 D_S 個 token 所得到的交叉熵，可以通過蒸餾擴(kuò)展定律（公式 8）進(jìn)行預(yù)測。
- 老師大小 N_T 和老師訓(xùn)練 token 數(shù)量 D_T 僅通過確定老師的交叉熵 L_T = L_T (N_T , D_T) 來確定學(xué)生交叉熵；
- 老師交叉熵對學(xué)生損失的影響遵循冪律，該冪律根據(jù)學(xué)生和老師的相對學(xué)習(xí)能力在兩種行為之間轉(zhuǎn)換，反映了蒸餾中稱為能力差距的現(xiàn)象，即較強(qiáng)的老師會產(chǎn)生較差的學(xué)生。該工作的參數(shù)化解決了有關(guān)能力差距懸而未決的問題，表明這是老師和學(xué)生之間學(xué)習(xí)能力（假設(shè)空間和優(yōu)化能力）的差距，而不僅僅是他們的相對大小，后者其實(shí)是一種特殊情況。
該結(jié)果表明，當(dāng)兩個學(xué)習(xí)過程都有足夠的數(shù)據(jù)或計(jì)算時(shí)，蒸餾不能產(chǎn)生比監(jiān)督學(xué)習(xí)更低的模型交叉熵。但是，如果以下兩個條件都成立，則蒸餾比監(jiān)督學(xué)習(xí)更有效：
1. 用于學(xué)生的總計(jì)算或 token 不大于新擴(kuò)展定律給出的學(xué)生大小相關(guān)閾值；
2. 老師已經(jīng)存在，或者要訓(xùn)練的老師有超出單次蒸餾的用途。
新的定律和分析有望指導(dǎo) AI 社區(qū)構(gòu)建更強(qiáng)大的模型，實(shí)現(xiàn)更低的推理成本和總計(jì)算成本。
蒸餾擴(kuò)展率
文章概述了他們?nèi)绾蔚贸稣麴s擴(kuò)展率所采取的步驟。
首先是實(shí)驗(yàn)設(shè)置。本文的目標(biāo)是理解教師模型在蒸餾過程中的作用，因此，該研究在純蒸餾情況下（λ = 1，公式 7）進(jìn)行蒸餾，以避免數(shù)據(jù)帶來的混淆。本文驗(yàn)證了 λ = 1 的選擇能夠產(chǎn)生與最優(yōu) λ? 統(tǒng)計(jì)相似的結(jié)果。同樣，所有實(shí)驗(yàn)均使用蒸餾溫度（τ = 1），因?yàn)樵撗芯堪l(fā)現(xiàn)這能產(chǎn)生性能最佳的學(xué)生模型。
表 1 是文中出現(xiàn)的符號代表內(nèi)容：
對應(yīng)中文版本
此外，對于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選擇，本文結(jié)合了三種方案：
固定 M 的教師 / 學(xué)生 IsoFLOP 實(shí)驗(yàn)：
本文預(yù)測在固定教師模型的情況下，學(xué)生模型的參數(shù)（N_S）和訓(xùn)練 token 數(shù)量（D_S）之間會呈現(xiàn)出冪律行為。
為了在給定的計(jì)算預(yù)算內(nèi)生成盡可能多樣的教師模型，本文訓(xùn)練了六個 Chinchilla 最優(yōu)教師模型，其參數(shù)范圍從 1.98 億到 77.5 億。對于每一個教師模型，本文按照標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練成本，將其蒸餾到具有四種 IsoFLOP 配置的學(xué)生模型中。最終得到的學(xué)生模型交叉熵如圖 2 所示。作者還注意到，在某些情況下，學(xué)生模型能夠超越教師模型的表現(xiàn)，即展現(xiàn)出弱到強(qiáng)的泛化能力。
注：為實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展系數(shù)的可靠識別，此前有研究使用了兩種策略：
- （固定模型，變化數(shù)據(jù)） 對于一個固定的模型族，變化訓(xùn)練 token 的數(shù)量。
- （IsoFLOP 配置） 在總計(jì)算約束下，同時(shí)變化模型大小和訓(xùn)練 token 的數(shù)量。
為了確保實(shí)驗(yàn)?zāi)軌驒z測到這種影響，本文設(shè)定學(xué)生（N_S，D_S）是固定的，而 N_T 和 D_T 在計(jì)算約束下變化。本文進(jìn)行了蒸餾實(shí)驗(yàn)，將四個 Chinchilla 最優(yōu)（M_S = D_S/N_S ≈ 20）的學(xué)生（其參數(shù)范圍從 1.98 億到 18.2 億），從根據(jù)四種 IsoFLOP 配置訓(xùn)練的教師中蒸餾出來。最終得到的學(xué)生交叉熵如圖 3 所示。
最后，本文訓(xùn)練了固定 M 的教師模型與固定 M 的學(xué)生模型的組合，其中包含十個教師模型（M_T ≈ 20）和五種規(guī)模的學(xué)生模型，每個學(xué)生模型至少對應(yīng)四種 M_S 選擇。其中兩個學(xué)生模型的交叉熵結(jié)果如圖 4 所示。
此外，本文還需要確定蒸餾擴(kuò)展定律的函數(shù)形式。首先，本文觀察到教師模型的大小 N_T 和預(yù)訓(xùn)練 token 數(shù)量 D_T 的貢獻(xiàn)可以通過教師模型的交叉熵 L_T 來總結(jié)。這可以從圖 1 和圖 3b 中看出：
總之，本文提出，學(xué)生交叉熵在 L_T 中遵循 broken 冪律，在 N_S 和 D_S 中遵循冪律：
在此之后，論文分析了在不同計(jì)算預(yù)算下如何最優(yōu)地分配教師和學(xué)生模型的資源，包括教師模型的訓(xùn)練成本和學(xué)生模型的蒸餾成本，并比較了蒸餾和監(jiān)督學(xué)習(xí)在不同計(jì)算預(yù)算下的性能，發(fā)現(xiàn)當(dāng)教師模型的訓(xùn)練成本被考慮時(shí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)通常更有效。
這項(xiàng)工作代表了已知最大規(guī)模的蒸餾受控實(shí)證研究，系統(tǒng)消融了常見的蒸餾技術(shù)。正如監(jiān)督擴(kuò)展減輕了監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練中的風(fēng)險(xiǎn)一樣，新工作為生產(chǎn)更小、更強(qiáng)大的模型提供了路線圖，并增強(qiáng)了測試時(shí)擴(kuò)展的可行性。
本文轉(zhuǎn)自機(jī)器之心 ，作者：機(jī)器之心
