Model Releases
Chinchilla от Google DeepMind: Революция в масштабировании языковых моделей
Google DeepMind представила Chinchilla в марте 2022 года, доказав, что меньшие модели, обученные на большем объеме данных, превосходят более крупные недостаточно обученные аналоги.
29 марта 2022 г.
Model ReleaseChinchilla
Введение
Chinchilla, представленная Google DeepMind 29 марта 2022 года, стала поворотной точкой в развитии больших языковых моделей. Эта модель с 70 миллиардами параметров не просто увеличила масштабы - она полностью пересмотрела подход к масштабированию LLM. В то время как индустрия стремительно увеличивала количество параметров, Chinchilla доказала, что ключевым фактором является оптимальное соотношение вычислительных ресурсов к объему обучающих данных.
Исследовательская группа DeepMind пришла к выводу, что традиционный подход к увеличению размера модели без соответствующего увеличения объема обучающих данных приводит к недообучению и неэффективности. Chinchilla стала первой моделью, которая систематически продемонстрировала преимущества обучения меньших моделей на значительно большем объеме данных.
Это открытие изменило парадигму разработки LLM и стало основой для будущих архитектур. Модель достигла рекордных результатов на бенчмарках, опередив предыдущие версии, такие как Gopher, на 7% по шкале MMLU, при этом используя меньше параметров.
Статус модели как закрытой системы не уменьшает ее исторического значения. Chinchilla заложила фундаментальные принципы, которые легли в основу последующих разработок Google и других компаний в области искусственного интеллекта.
Ключевые особенности и архитектура
Chinchilla представляет собой трансформерную архитектуру с 70 миллиардами параметров, что делает ее значительно меньше, чем конкуренты того времени, но с гораздо более эффективным обучением. Модель была обучена на 1.4 триллиона токенов, что вдвое превышает объем данных, использованных для обучения Gopher.
Архитектура модели оптимизирована под вычислительную эффективность, позволяя использовать меньше параметров при сохранении высокой производительности. Это достижение стало возможным благодаря пересмотру законов масштабирования, которые показали, что оптимальный размер модели должен расти пропорционально квадратному корню от количества обучающих токенов.
Модель использует стандартную архитектуру трансформера без мультимодальных или специализированных компонентов. Контекстное окно составляет 2048 токенов, что было стандартом для моделей того времени. Отсутствие механизма экспертизы (MoE) позволяет модели работать стабильно на различных задачах без необходимости в сложной маршрутизации.
Особенностью Chinchilla стала оптимизация вычислительных затрат на дообучение и инференс. Это значительно облегчает внедрение модели в реальные приложения и позволяет разработчикам эффективнее использовать ресурсы.