本篇主要總結目前三種scaling law：Pre-train、RL、Test Time相關的內容。

現在關于scaling law是否“撞墻”的討論越來越多，Chinchilla Scaling Law推斷，"即使沒有新數據，也并不意味著模型效果提不上去了，很簡單，只要增加基座模型尺寸，效果仍然會提高，只是從付出的算力和獲得的效果提升來說很不合算，性價比過低"。

這也是為什么大家由Pre-train Scaling Law轉到RL Scaling Law和Test Time Scaling Law的原因。

本篇就來以面經的形式整理三種scaling law相關的內容，快捷目錄如下。

一、請簡要解釋預訓練（Pre-train）、強化學習（RL）和測試時（Test Time）三種 Scaling Law 的核心觀點，在對應的階段起到的作用。

二、預訓練和測試時的 Scaling Law 都與計算資源相關，它們在資源分配的策略上有何本質區別？

三、RL Scaling Law 中提到的“過優化”現象是什么？如何緩解這一問題？

四、在資源有限的情況下，在訓練模型的時候如何結合三種 Scaling Law 制定模型優化優先級？

五、Test Time Scaling Law 可能帶來哪些工程挑戰？怎么處理

一、請簡要解釋Pre-train、RL和Test Time三種 Scaling Law 的核心觀點，在對應的階段起到的作用

1. Pre-train Scaling Law

核心觀點是模型性能（如損失函數值）隨計算量（FLOPs）、數據量和模型參數量的增加呈冪律（Power Law）提升，但邊際收益會逐漸遞減。

OpenAI 的 Scaling Law 指出，當計算預算增加時，應平衡模型參數量和數據量的增長（如按比例擴展）。

主要目的是在預訓練階段，高效分配算力以最大化模型能力。

2. RL Scaling Law核心觀點是在 RL 階段（如 RLHF），模型性能隨訓練步數、獎勵模型的準確性、策略優化算法的穩定性等維度擴展。

但實際上RL 階段這里存在“過優化”現象：模型性能會隨訓練步數先提升后下降，需謹慎控制訓練步數。

主要目的是在對齊與微調階段，平衡模型性能與安全對齊。

3. Test Time Scaling Law在推理階段，通過增加測試時計算（如思維鏈、自洽性采樣、集成等方法）提升模型表現，但邊際收益遞減。

比如采樣 10 次可能顯著提升效果，但增加到 100 次收益有限。

主要目的是在推理階段利用額外計算資源優化最終輸出質量。

二、預訓練和測試時的 Scaling Law 都與計算資源相關，它們在資源分配的策略上有何本質區別？

1. Pre-train Scaling Law

資源分配是離線的，主要在模型參數量（N）、數據量（D）、訓練計算量（C）之間按比例權衡（如 Chinchilla 定律建議 N∝D，即模型大小與數據量應同步增長）。

目標是找到三者最優配比，避免某一維度成為瓶頸。

2. Test Time Scaling Law

資源分配是在線的，通過動態增加單次推理的計算開銷（如采樣次數、Prompt 設計復雜度）提升效果。例如，在低延遲場景下可能僅采樣 1 次，而在高精度場景下采樣 5-10 次。

3. 關鍵區別

預訓練的資源分配影響模型的“先天能力”，需長期訓練；測試時的資源分配則是在模型能力固定的前提下，通過靈活調整推理策略優化結果。

三、RL Scaling Law 中提到的“過優化”現象是什么？如何緩解這一問題？

1. RL的過優化現象

在 RLHF 訓練中，當策略模型過度優化獎勵模型（RM）時，可能導致模型輸出偏離人類真實偏好（如過度迎合 RM 的缺陷），表現為訓練后期驗證集性能下降。

2. 緩解方法

• Early Stopping：通過驗證集監控，在性能下降前終止訓練。
• 使用 PPO 中的 KL 懲罰項限制策略模型與初始模型的偏離程度。
• reward model更新：提升 RM 的泛化性和魯棒性，現在一般會設置多目標獎勵或對抗訓練。

四、在資源有限的情況下，在訓練模型的時候如何結合三種 Scaling Law 制定模型優化優先級？

優先級主要就根據目前的模型的效果，以及具體需求來調整。

如果基座模型能力不足（如邏輯推理弱），那就優先擴展預訓練規模（提升數據質量或者參數量），用Pre-train scaling law。

如果是模型已具備基礎能力但未對齊，那么就用 RLHF 對齊人類偏好，用RL scaling law。

當基座模型和對齊已完成，但需低成本提升特定任務效果時（如數學推理），可增加測試時計算量（比如COT）。

總結一下，假設預算有限且需快速部署客服模型：

• 基座模型回答不準 → 優先優化預訓練數據質量。
• 回答準確但不符合企業規范 → 進行 RLHF 微調。
• 需要進一步提升復雜問題解決率 → 在推理時使用思維鏈（CoT）提示。

五、Test Time Scaling Law 可能帶來哪些工程挑戰？怎么處理

Test Time Scaling Law存在邊際收益遞減特性，模型固有能力會限制測試時優化的上限（例如基座模型無法解決數學問題，再多采樣也沒用）。

工程上的挑戰主要是成本和延遲，增加采樣次數也會線性增加計算成本和響應時間。

解決方案

• 根據任務難度自適應選擇采樣次數（如簡單問題僅采樣 1 次，復雜問題采樣 5 次）。
• 使用蒸餾技術將大模型推理能力遷移到小模型，降低單次推理成本。
• 結合測試時優化與輕量級微調（如 Adapter），突破基座模型的能力限制。

文轉載自公眾號瓦力算法學研所，作者：喜歡瓦力的卷卷

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