大模型面经：目前不同阶段的scaling law之间的区别和联系是什么？ 原创

本篇主要总结目前三种scaling law：Pre-train、RL、Test Time相关的内容。

现在关于scaling law是否“撞墙”的讨论越来越多，Chinchilla Scaling Law推断，"即使没有新数据，也并不意味着模型效果提不上去了，很简单，只要增加基座模型尺寸，效果仍然会提高，只是从付出的算力和获得的效果提升来说很不合算，性价比过低"。

这也是为什么大家由Pre-train Scaling Law转到RL Scaling Law和Test Time Scaling Law的原因。

本篇就来以面经的形式整理三种scaling law相关的内容，快捷目录如下。

一、请简要解释预训练（Pre-train）、强化学习（RL）和测试时（Test Time）三种 Scaling Law 的核心观点，在对应的阶段起到的作用。

二、预训练和测试时的 Scaling Law 都与计算资源相关，它们在资源分配的策略上有何本质区别？

三、RL Scaling Law 中提到的“过优化”现象是什么？如何缓解这一问题？

四、在资源有限的情况下，在训练模型的时候如何结合三种 Scaling Law 制定模型优化优先级？

五、Test Time Scaling Law 可能带来哪些工程挑战？怎么处理

一、请简要解释Pre-train、RL和Test Time三种 Scaling Law 的核心观点，在对应的阶段起到的作用

1. Pre-train Scaling Law

核心观点是模型性能（如损失函数值）随计算量（FLOPs）、数据量和模型参数量的增加呈幂律（Power Law）提升，但边际收益会逐渐递减。

OpenAI 的 Scaling Law 指出，当计算预算增加时，应平衡模型参数量和数据量的增长（如按比例扩展）。

主要目的是在预训练阶段，高效分配算力以最大化模型能力。

2. RL Scaling Law核心观点是在 RL 阶段（如 RLHF），模型性能随训练步数、奖励模型的准确性、策略优化算法的稳定性等维度扩展。

但实际上RL 阶段这里存在“过优化”现象：模型性能会随训练步数先提升后下降，需谨慎控制训练步数。

主要目的是在对齐与微调阶段，平衡模型性能与安全对齐。

3. Test Time Scaling Law在推理阶段，通过增加测试时计算（如思维链、自洽性采样、集成等方法）提升模型表现，但边际收益递减。

比如采样 10 次可能显著提升效果，但增加到 100 次收益有限。

主要目的是在推理阶段利用额外计算资源优化最终输出质量。

二、预训练和测试时的 Scaling Law 都与计算资源相关，它们在资源分配的策略上有何本质区别？

1. Pre-train Scaling Law

资源分配是离线的，主要在模型参数量（N）、数据量（D）、训练计算量（C）之间按比例权衡（如 Chinchilla 定律建议 N∝D，即模型大小与数据量应同步增长）。

目标是找到三者最优配比，避免某一维度成为瓶颈。

2. Test Time Scaling Law

资源分配是在线的，通过动态增加单次推理的计算开销（如采样次数、Prompt 设计复杂度）提升效果。例如，在低延迟场景下可能仅采样 1 次，而在高精度场景下采样 5-10 次。

3. 关键区别

预训练的资源分配影响模型的“先天能力”，需长期训练；测试时的资源分配则是在模型能力固定的前提下，通过灵活调整推理策略优化结果。

三、RL Scaling Law 中提到的“过优化”现象是什么？如何缓解这一问题？

1. RL的过优化现象

在 RLHF 训练中，当策略模型过度优化奖励模型（RM）时，可能导致模型输出偏离人类真实偏好（如过度迎合 RM 的缺陷），表现为训练后期验证集性能下降。

2. 缓解方法

• Early Stopping：通过验证集监控，在性能下降前终止训练。
• 使用 PPO 中的 KL 惩罚项限制策略模型与初始模型的偏离程度。
• reward model更新：提升 RM 的泛化性和鲁棒性，现在一般会设置多目标奖励或对抗训练。

四、在资源有限的情况下，在训练模型的时候如何结合三种 Scaling Law 制定模型优化优先级？

优先级主要就根据目前的模型的效果，以及具体需求来调整。

如果基座模型能力不足（如逻辑推理弱），那就优先扩展预训练规模（提升数据质量或者参数量），用Pre-train scaling law。

如果是模型已具备基础能力但未对齐，那么就用 RLHF 对齐人类偏好，用RL scaling law。

当基座模型和对齐已完成，但需低成本提升特定任务效果时（如数学推理），可增加测试时计算量（比如COT）。

总结一下，假设预算有限且需快速部署客服模型：

• 基座模型回答不准 → 优先优化预训练数据质量。
• 回答准确但不符合企业规范 → 进行 RLHF 微调。
• 需要进一步提升复杂问题解决率 → 在推理时使用思维链（CoT）提示。

五、Test Time Scaling Law 可能带来哪些工程挑战？怎么处理

Test Time Scaling Law存在边际收益递减特性，模型固有能力会限制测试时优化的上限（例如基座模型无法解决数学问题，再多采样也没用）。

工程上的挑战主要是成本和延迟，增加采样次数也会线性增加计算成本和响应时间。

解决方案

• 根据任务难度自适应选择采样次数（如简单问题仅采样 1 次，复杂问题采样 5 次）。
• 使用蒸馏技术将大模型推理能力迁移到小模型，降低单次推理成本。
• 结合测试时优化与轻量级微调（如 Adapter），突破基座模型的能力限制。

文转载自公众号瓦力算法学研所，作者：喜欢瓦力的卷卷

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