明敏 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
這兩天，推特上一個任務懸賞火得一塌糊涂。
一家AI公司提供25萬美金（折合人民幣約167萬元），懸賞什么任務能讓模型越大、性能反而越差。
評論區(qū)里已經(jīng)討論得熱火朝天了。
不過這事兒倒也不是單純整活，而是為了進一步探索大模型。
畢竟，這兩年大家越發(fā)意識到，AI模型不能單純比“大”。
一方面，隨著模型的規(guī)模越來越大，訓練付出的成本開始呈現(xiàn)指數(shù)型增長；
另一方面，模型性能的提升也已經(jīng)逐漸到達瓶頸期，哪怕想要讓誤差再下降1%，都需要更多的數(shù)據(jù)集增量和計算增量。
比如對于Transformer而言，交叉熵損失想要從3.4奈特降低到2.8奈特，就需要原本10倍量的訓練數(shù)據(jù)。
針對這些問題，AI學者們已經(jīng)在從各種方向上找解決路子了。
Meta斯坦福的學者們，最近想到了從數(shù)據(jù)集上切入。
他們提出，對數(shù)據(jù)集進行知識蒸餾，使得數(shù)據(jù)集規(guī)模雖小，但還能保持模型性能不下降。
實驗驗證，在剪掉ImageNet 20%的數(shù)據(jù)量后，ResNets表現(xiàn)和使用原本數(shù)據(jù)時的正確率相差不大。
研究人員表示，這也為AGI實現(xiàn)找出了一條新路子。
超大數(shù)據(jù)集的效率并不高
本文提出的辦法，其實就是對原本的數(shù)據(jù)集進行優(yōu)化精簡。
研究人員表示，過去許多方法都表明，許多訓練示例是高度冗余的，理論上可以把數(shù)據(jù)集“剪”得更小。
而且最近也有研究提出了一些指標，可以根據(jù)訓練示例的難度或重要性對它們進行排序，并通過保留其中一些難度高的示例，就能完成數(shù)據(jù)修剪。
基于前人的發(fā)現(xiàn)和研究，此次學者們進一步提出了一些可具體操作的方法。
首先，他們提出了一種數(shù)據(jù)分析方法，可以讓模型只學習部分數(shù)據(jù)，就能實現(xiàn)同等的性能。
通過數(shù)據(jù)分析，研究人員初步得出結(jié)論：
一個數(shù)據(jù)集怎樣修剪效果最好？這和它本身的規(guī)模有關(guān)。
初始數(shù)據(jù)量越多，越應該保留難度高的示例；
初始數(shù)據(jù)量越少，則應該保留難度低的示例。
而在保留困難示例進行數(shù)據(jù)修剪后，模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的對應關(guān)系，可以打破冪律分布。
常被提起的二八定律就是基于冪律提出的。
即20%的數(shù)據(jù)會影響80%的結(jié)果。
同時在此情況下，還能找到一個處于帕累托最優(yōu)的下的極值。
這里所說的帕累托最優(yōu)是指資源分配的一種理想狀態(tài)。
它假設固定有一群人和可分配的資源，從一種分配狀態(tài)調(diào)整到另一種分配狀態(tài)，在沒有使任何一個人變差的前提下，至少使得一個人變得更好。
在本文中，調(diào)整分配狀態(tài)即可理解為，修剪多少比例的數(shù)據(jù)集。
然后，研究人員進行了實驗來驗證這一理論。
從實驗結(jié)果來看，當數(shù)據(jù)集越大，修剪后的效果就越明顯。
在SVHN、CIFAR-10、ImageNet幾個數(shù)據(jù)集上，ResNet的錯誤率總體和數(shù)據(jù)集修剪規(guī)模呈反比。
在ImageNet上可以看到，數(shù)據(jù)集規(guī)模保留80%的情況下，和原本數(shù)據(jù)集訓練下的錯誤率基本相同。
這一曲線也逼近了帕累托最優(yōu)。
接下來，研究人員聚焦在ImageNet上，對10種不同情況進行了大規(guī)模基準測試。
結(jié)果表明，隨機修剪以及一些修剪指標，在ImageNet上的表現(xiàn)并不夠好。
所以更進一步，研究人員還提出了一種自監(jiān)督方法來修剪數(shù)據(jù)。
也就是知識蒸餾（教師學生模型），這是模型壓縮的一種常見方法。
結(jié)果顯示，在自監(jiān)督方法下，它在找數(shù)據(jù)集中簡單/困難示例上的表現(xiàn)都還不錯。
使用自監(jiān)督方法修剪數(shù)據(jù)后，正確率明顯提高（圖C中淺藍色線）。
還存在一些問題
不過在論文中，研究人員也提到，雖然通過如上方法可以在不犧牲性能的情況下修剪數(shù)據(jù)集，但是有些問題仍舊值得關(guān)注。
比如數(shù)據(jù)集縮小后，想要訓練出同等性能的模型，需要的時間可能會更長。
因此，在進行數(shù)據(jù)集修剪時，應該平衡縮減規(guī)模和訓練增長時間兩方面因素。
與此同時，對數(shù)據(jù)集進行修剪，勢必會喪失一些群體的樣本，由此也可能造成模型在某一個方面出現(xiàn)弊端。
在這方面會容易引起道德倫理方面的問題。
研究團隊
本文作者之一Surya Ganguli，是量子神經(jīng)網(wǎng)絡科學家。
他現(xiàn)在是斯坦福大學應用物理學教授、谷歌客座研究教授。
此前，他在斯坦福讀本科期間，同時學習了計算機科學、數(shù)學和物理三個專業(yè)，之后拿下了電氣工程與計算機科學碩士學位。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2206.14486
