Params-DevPPL Relationship Graph

私は新しいノートブックを作成しました。こちらからアクセスできます。次に、ParamsとDev pplのデータを抽出し、グラフを作成します。

まず、必要なデータを抽出します。

データの抽出が完了しました。次に、このデータを使用してグラフを作成します。

以下は、ParamsとDev pplの関係を示すグラフです。

このグラフから、Paramsが増加するにつれてDev pplが減少する傾向が見られます。つまり、モデルのパラメータ数が多いほど、開発者のパープレキシティ（言語モデルの予測の難易度を表す指標）が低くなることが示されています。

パフォーマンスが最も良いとされるParamsの値は、Dev pplが最も低いモデルのParamsの値となります。上記のデータから、Dev pplが最も低いのは 'cyberagent/open-calm-7b' モデルで、そのParamsの値は 6800（百万）です。

ただし、パフォーマンスが最も良いとされるParamsの値は、具体的な使用状況や要件によります。例えば、リソースが限られている状況では、Paramsの値が小さいモデルが適しているかもしれません。また、特定のタスクに対するモデルの性能は、Dev pplだけでなく、他の指標によっても評価されるべきです。

各モデルの ppl / Params の値は以下の通りです：

• cyberagent/open-calm-small: 0.123125
• cyberagent/open-calm-medium: 0.034500
• cyberagent/open-calm-large: 0.013614
• cyberagent/open-calm-1b: 0.007357
• cyberagent/open-calm-3b: 0.003593
• cyberagent/open-calm-7b: 0.001206

次に、これらの値をグラフに描画します。

以下は、Paramsとppl/Paramsの関係を示すグラフです。

このグラフから、Paramsが増加するにつれてppl/Paramsが減少する傾向が見られます。つまり、モデルのパラメータ数が多いほど、パープレキシティ（言語モデルの予測の難易度を表す指標）がパラメータ数に対して低くなることが示されています。

以下は、各モデルのppl / Paramsの値を示すグラフです。

このグラフから、モデル 'cyberagent/open-calm-7b' が最も低いppl / Paramsの値を持ち、最も効率的なパフォーマンスを示していることがわかります。一方、 'cyberagent/open-calm-small' モデルは最も高いppl / Paramsの値を持ち、パフォーマンス効率が最も低いことがわかります。

単純な線形回帰モデルを使用して、'cyberagent/open-calm-14b' モデル（Paramsが14B）のpplを予測した結果、約5.43となりました。

ただし、この予測は単純な線形回帰モデルに基づいています。実際のpplは、モデルの訓練方法、使用されるデータセット、その他の要因により異なる可能性があります。したがって、この予測はあくまで参考の一つとしてご覧ください。

以下は、選択したモデルと予測したモデルのppl / Paramsの値を示すグラフです。

このグラフから、'cyberagent/open-calm-14b' モデルの予測されたppl / Paramsの値が最も低く、最も効率的なパフォーマンスを示していることがわかります。一方、 'cyberagent/open-calm-1b' モデルは最も高いppl / Paramsの値を持ち、パフォーマンス効率が最も低いことがわかります。

以下は、選択したモデルと予測したモデルのParamsとDev pplの関係を示すグラフです。

このグラフから、Paramsが増加するにつれてDev pplが減少する傾向が見られます。また、予測された 'cyberagent/open-calm-14b' モデルのDev pplは約5.43となり、他のモデルと比較しても低い値を示しています。