大语言模型选型挑战 - 开源LLM数量激增（如LLaMA、Falcon、Mistral、DeepSeek），导致特定下游任务选型困难[4] - 传统选型方法计算资源消耗大且泛化能力不足，存在高度不确定性[4] LensLLM理论框架 - 基于PAC-贝叶斯泛化界限，首次揭示LLM微调中测试损失随训练数据量的"相变"动力学[6][11] - 提出双相演进理论：预幂律相（Hessian值高、参数敏感）和幂律相（Hessian值低、稳定性强）[16] - 数学公式量化性能与数据量关系：$L(f_{\hat{w}})\leq(1+\epsilon)\hat{L}(f_{\hat{w}})+C_{3}n^{-\beta_{3}}+O(n^{-\frac{3}{4}})$[10] LensLLM技术优势 - 引入NTK（神经正切核）增强型修正缩放模型，精准捕捉Transformer微调动态[15] - 在三大数据集（FLAN/Wikitext/Gigaword）上RMSE显著低于基准模型： - Wikitext上OPT-6.7B误差0.026 vs 基准0.132（5倍差距）[18] - FLAN数据集误差0.022-0.035 vs 基准0.087-0.15[18] - 计算成本降低88.5%，仅需0.48-0.97×10^21 FLOPs[23] 性能验证 - Gigaword数据集选型准确率91.1%，Pearson相关系数85.8%[21] - Pareto最优曲线显示LensLLM在低FLOPs下保持高相关性[25] - 覆盖14种架构（如OPT/T5/mT5/GPT-2等），误差带更窄[19][20] 应用前景 - 边缘设备部署：快速筛选资源受限场景最优模型[31] - 加速A/B测试周期，降低模型迭代成本[31] - 扩展至多任务场景及MoE架构研究[27]

大模型选型框架LensLLM - 核心创新：提出理论驱动的选型框架LensLLM，通过数学建模预测微调性能，选型成本降低近90%[1][3][26] - 理论基础：基于PAC-Bayes泛化界限推导，首次揭示LLM微调中的非线性"相变"现象（预幂律相→幂律相）[9][13][14] - 技术实现：采用神经切线核（NTK）增强的缩放律模型，仅需极少量数据即可预测完整微调曲线[18][19][20] 性能验证 - 数据集表现：在FLAN/Wikitext/Gigaword数据集上，RMSE误差最低达基线方法的1/5，Pearson相关系数全面领先[22][23][24] - 模型覆盖：测试含OPT-1.3B、GPT-2、T5-base等13种模型，预测测试损失误差范围0.17-0.36（vs基线0.87-1.50）[21][24] - 效率突破：渐进式采样机制使计算成本比FullTuning降低88.5%，选型准确率保持91.1%[26][27] 应用场景 - 工业部署：适用于边缘设备选型、A/B测试加速，显著缩短模型迭代周期[28] - 扩展方向：计划支持多任务环境及MoE模型结构，构建通用选型系统[28] - 学术认可：研究成果被ICML 2025收录，已开源代码[4][28]