Neural Thermodynamic Laws for Large Language Model Training

除了神经缩放定律之外，我们对大语言模型（LLMs）背后的规律知之甚少。我们提出了神经热力学定律（NTL）——这是一个全新的框架，为理解大语言模型的训练动态提供了深刻的洞见。在理论层面，我们证明了在河谷型损失景观假设下，关键的热力学量（例如温度、熵、热容、热传导）以及经典的热力学原理（例如热力学三大定律和能量均分定理）会自然地浮现。在实践层面，这种科学视角能够为设计学习率调度方案提供直观的指导原则。

论文试图揭示大语言模型（LLMs）训练动态背后的规律，并通过引入神经热力学定律（NTL）框架，探索这些规律是否可以类比为经典的热力学概念。这是一个新的研究方向，试图从物理科学的角度理解深度学习模型的训练过程。

关键思路是假设损失景观呈现‘河谷’形状，在此假设下，经典热力学中的温度、熵、热容量等概念可以自然映射到神经网络训练过程中。同时，该框架还提供了基于热力学原理的学习率调度设计指南，从而将理论与实践结合。这种跨学科视角为理解LLM训练动态提供了一种全新的方法。

论文提出了直观的热力学量定义，并验证了它们在LLM训练中的实际意义；此外，作者展示了如何利用这些理论指导优化算法和学习率策略的设计。实验部分可能涉及模拟不同规模模型的训练过程，并观察热力学量的变化趋势。虽然摘要未提及具体数据集或代码开源情况，但未来的工作可以进一步研究如何将这些理论应用于更复杂的架构或任务中。

最近的相关研究包括：1) 探讨神经网络泛化能力与能量景观关系的工作（如《Energy-Based Models: A Survey》）；2) 研究神经网络训练动力学的论文（如《Neural Scaling Laws Revisited》）；3) 关于深度学习中相变现象的研究（如《Phase Transitions in Deep Learning Systems》）。这些研究共同构成了理解深度学习模型行为的基础。