大數(shù)據(jù)文摘轉載自AI科技評論

作者：李梅

編輯：陳彩嫻

語言模型的縮放定律（Scaling law）表明，其規(guī)模大小取決于可用數(shù)據(jù)的數(shù)量，所以在過去幾年，大約有一半的語言模型是通過擴大數(shù)據(jù)量來改進性能的。

當前，在參數(shù)量上的角逐似乎已進入冷靜期，然而，當許多人還在討論模型要不要繼續(xù)做大的時候，模型能不能做大的問題已經出現(xiàn)了。

最近，一項來自 Epoch AI Research 團隊的研究向我們拋出了一個殘酷的事實：模型還要繼續(xù)做大，數(shù)據(jù)卻不夠用了。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf

研究人員預測了 2022 年至 2100 年間可用的圖像和語言數(shù)據(jù)總量，并據(jù)此估計了未來大模型訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長趨勢。

結果表明：高質量的語言數(shù)據(jù)存量將在 2026 年耗盡，低質量的語言數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的存量將分別在 2030 年至 2050 年、2030 年至 2060 年枯竭。

這意味著，如果數(shù)據(jù)效率沒有顯著提高或有新的數(shù)據(jù)源可用，那么到 2040 年，模型的規(guī)模增長將放緩。

對數(shù)據(jù)端的建設該重視起來了。

數(shù)據(jù)存量是大模型數(shù)據(jù)集的規(guī)模上限

1、數(shù)據(jù)存量預測

數(shù)據(jù)量的多少會限制大模型訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模大小，所以要先對數(shù)據(jù)存量的增長趨勢進行預測。

在預測未來語言和圖像數(shù)據(jù)存量方面，研究團隊開發(fā)了概率模型來預測數(shù)據(jù)累積率。

近年來無監(jiān)督學習在基礎模型領域大為成功，它允許我們使用少量標注數(shù)據(jù)和大量未標注數(shù)據(jù)、針對多項任務進行微調，無監(jiān)督模型也被證明能夠為未標注數(shù)據(jù)生成有價值的偽標簽。所以，這里主要關注未標注數(shù)據(jù)的存量和累計率。

另外，要預測數(shù)據(jù)累積率，得先確定哪些因素會導致數(shù)據(jù)的增長。絕大多數(shù)數(shù)據(jù)是用戶生成的，存儲于社交媒體平臺、博客、論壇中。所以決定某一時期產生多少數(shù)據(jù)的因素有三個：人口數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)普及率和每個互聯(lián)網(wǎng)用戶產生的平均數(shù)據(jù)量。

研究團隊據(jù)此開發(fā)了一個用戶生成內容累積率的模型。

2、訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模增長預測

在數(shù)據(jù)存量的預測基礎上，研究人員進一步估測了未來大模型的訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長趨勢。

數(shù)據(jù)集規(guī)模（dataset size）在這里被定義為訓練模型所依據(jù)的獨特數(shù)據(jù)點（datapoint）的數(shù)量。不同領域對數(shù)據(jù)點的定義不同，對于語言數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)點即一個詞，圖像數(shù)據(jù)則定義為一張圖像。

如果根據(jù)數(shù)據(jù)集規(guī)模的歷史變化來預測未來的趨勢，那結果會是“未來會繼續(xù)延續(xù)歷史”，這當然不夠準確，因為實際上可訓練模型的數(shù)據(jù)量是有限制的，最大的限制之一就是計算可用性（compute availability）。要對已有模型增加訓練數(shù)據(jù)量，當然需要更多額外的計算，而計算會受到硬件供應以及購買、租用硬件的成本的制約。

所以，預測數(shù)據(jù)集規(guī)模時要將計算可用性的限制考慮進去，為此作者團隊也根據(jù)計算可用性和計算優(yōu)化（compute-optimal）的數(shù)據(jù)集規(guī)模做了預測。

關于模型的規(guī)模增長，有一個重要概念是 Scaling law（縮放定律），Scaling law 可用來預測給定計算預算（以 FLOP 衡量）下的模型規(guī)模和數(shù)據(jù)集規(guī)模之間的最優(yōu)平衡。具體來說，最優(yōu)的數(shù)據(jù)集規(guī)模與計算預算的平方根成正比。這項工作便預測了未來每年將會達到的最優(yōu)訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模。

語言數(shù)據(jù)將耗盡于 2026年

先來看語言模型。

語言數(shù)據(jù)的質量有好壞，互聯(lián)網(wǎng)用戶生成的語言數(shù)據(jù)質量往往低于書籍、科學論文等更專業(yè)的語言數(shù)據(jù)，在后一種數(shù)據(jù)上訓練的模型性能也更好。所以，有必要區(qū)分開來，為了獲得更全面的結果，作者分別對低質量語言數(shù)據(jù)和高質量語言和數(shù)據(jù)的存量進行了估測，我們來看看結果。

對低質量語言數(shù)據(jù)的當前總存量進行估測，得到存量為 6.85e13 到 7.13e16 個單詞。如下圖。

其中，區(qū)間上的1e14 很可能是代表對于資金雄厚的大公司如谷歌可用的語言數(shù)據(jù)存量；1e15 是對于所有科技公司可用的量；1e16 則是全球人類多年間集體產生的量。當前每年語言數(shù)據(jù)增長率在 6.41% 到 17.49% 之間。

圖注：低質量語言數(shù)據(jù)存量

接著，以這里的低質量語言數(shù)據(jù)存量作為數(shù)據(jù)集的規(guī)模上限來進行預測，結果發(fā)現(xiàn)，語言數(shù)據(jù)集規(guī)模會先經歷快速增長直到數(shù)據(jù)存量耗盡，之后增長速度會大幅放緩。如下圖，數(shù)據(jù)存量耗盡的時間節(jié)點在 2030 年之后。

圖注：低質量語言數(shù)據(jù)集規(guī)模增長趨勢

在高質量語言數(shù)據(jù)方面，作者估測了數(shù)字化書籍、公共 GitHub 存儲庫和科學論文中可用文本的全部數(shù)量，并假設其占高質量數(shù)據(jù)集的 30 %-50%，從而預測出當前高質量語言數(shù)據(jù)的總存量為 9e12 [4.6e12; 1.7e13] 個單詞，每年增長率為 4% 到 5%。如下圖。

圖注：高質量語言數(shù)據(jù)存量

這時，以高質量語言數(shù)據(jù)存量作為數(shù)據(jù)集規(guī)模上限，發(fā)現(xiàn)了相同的數(shù)據(jù)集規(guī)模放緩模式，但放緩會發(fā)生得更早，在 2026 年之前。如下圖。

圖注：高質量語言數(shù)據(jù)集規(guī)模增長趨勢

再來看視覺模型。

對于視覺模型來說，什么樣的圖像數(shù)據(jù)算是高質量數(shù)據(jù)，這方面我們目前還了解不多，所以作者這里未區(qū)分高低質量。

經估測，作者發(fā)現(xiàn)，當今互聯(lián)網(wǎng)上的圖像總存量在 8.11e12 和 2.3e13 之間，年增長率約為 8 %。如下圖。

圖注:圖像數(shù)據(jù)存量

以這一存量作為圖像數(shù)據(jù)集規(guī)模的上限，根據(jù)歷史趨勢和計算最優(yōu)來預測訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長，發(fā)現(xiàn)與語言模型類似，圖像數(shù)據(jù)集的規(guī)模會呈指數(shù)增長，直到圖像數(shù)據(jù)存量耗盡，之后增長率會下降。如下圖。

圖注：圖像數(shù)據(jù)集規(guī)模增長趨勢

作者進一步計算了每種數(shù)據(jù)集規(guī)模每年會遭遇數(shù)據(jù)存量耗盡的概率，包括兩種預測，一是根據(jù)歷史趨勢的預測，二是根據(jù)計算可用性的預測。結果如下圖。

圖注：低質量語言數(shù)據(jù)存量、高質量語言數(shù)據(jù)存量和視覺數(shù)據(jù)存量每年發(fā)生耗盡的概率

對于語言模型而言，數(shù)據(jù)的枯竭將會在 2030 年到 2040 年之間到來；對視覺模型而言，則是 2030 年到 2060 年之間。

具體來說，低質量語言數(shù)據(jù)和視覺數(shù)據(jù)枯竭的日期存在較大的不確定性，但基本上不太可能發(fā)生在 2030 年之前或 2060 年之后。但高質量的語言數(shù)據(jù)幾乎肯定會在 2027 年之前耗盡。

大模型的數(shù)據(jù)瓶頸如何破除？

上述研究結果表明，數(shù)據(jù)存量的增長速度遠低于訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模的增長速度，所以如果當下的趨勢繼續(xù)下去，我們的數(shù)據(jù)庫存一定會耗盡。而且，高質量的數(shù)據(jù)會更少。

或許更大的數(shù)據(jù)集能夠替代較低質量的數(shù)據(jù)集，但即使如此，數(shù)據(jù)集規(guī)模增長的放緩是不可避免的，因為擴大數(shù)據(jù)集同時也會受到計算可用性的制約。

如果這項工作的預測是正確的，那么毫無疑問數(shù)據(jù)將成為做模型繼續(xù)做大的主要制約因素，AI 的進展也會隨著數(shù)據(jù)量的耗盡而放緩。

但大模型畢竟是數(shù)據(jù)驅動的。阿里巴巴達摩院基礎視覺團隊負責人趙德麗博士曾告訴 AI 科技評論，數(shù)據(jù)側的建設將會成為每一個做大模型工作的機構必須要考慮的問題，大模型有多少能力，往往取決于你有什么樣的數(shù)據(jù)。

舉個例子，趙德麗博士在從事生成模型的研究中發(fā)現(xiàn)，與文生圖大模型相比，做文生視頻大模型要難得多，原因就在于視頻數(shù)據(jù)的數(shù)量遠比不上文本和圖像，更不要談數(shù)據(jù)的質量了。相應地，目前已有的文生視頻模型的效果都不盡如人意。

不過，事情或許還沒那么糟。

這項工作的作者承認，當前的預測結果更多是基于理想條件下的假設，即目前的數(shù)據(jù)使用和生產的趨勢將保持不變，且數(shù)據(jù)效率不會有大的改進。

但是，如果未來數(shù)據(jù)效率得到提高，大模型有可能并不需要更多數(shù)據(jù)就能實現(xiàn)同等的性能；

如果目前看來正確的 Scaling law 被證明為錯誤，那也就是說在數(shù)據(jù)很少的情況下，即使數(shù)據(jù)效率沒有提高，也會有其他更好的擴大模型規(guī)模的辦法；

如果通過遷移學習，多模態(tài)模型被證明比單模型模型性能更好，那么也可以增加數(shù)據(jù)存量從而擴大各種數(shù)據(jù)模態(tài)存量的組合；

就數(shù)據(jù)存量本身，如果對數(shù)據(jù)進行組合使用，甚至可以無限增加數(shù)據(jù)存量；如果社會經濟方面發(fā)生重大轉變，也可能會產生更多新的數(shù)據(jù)種類，例如等到自動駕駛汽車大規(guī)模普及，那么道路視頻的記錄數(shù)據(jù)將會大大增加。

以上這些“如果”或許正是大模型的未來所在。