有没有自洽的数据集来验证这些理论？

有，而且不同理论对应的"标准试验田"已经比较成熟了。按理论分类说：

缩放定律 / 容量-数据配比

FineWeb / FineWeb-Edu（HuggingFace，2024）是目前做这类消融最标准的选择。它专门发布了 10B、100B、350B token 的固定采样子集，配套公开了完整的消融训练方案（1.8B 模型、固定超参、固定评测集），论文里所有数据配方对比都用同一套流程跑出来。你要验证"同样 token 数、不同模型规模"或"同样规模、重复不同 epoch"，直接复用它的 setup 就能和文献对齐。

DataComp-LM（DCLM，2024） 更进一步，把整个实验协议标准化了：固定的训练代码、固定的 412M→7B 规模阶梯、固定的评测,唯一的变量留给你控制。它就是为"受控比较"设计的基准。

Pythia 套件 + The Pile（EleutherAI）从另一个方向自洽：8 个规模（70M→12B）的模型在完全相同的数据、相同的顺序上训练，154 个中间 checkpoint 全部公开。你不用自己训，直接拿现成的 checkpoint 就能分析"参数量 × 训练量"网格上的任何现象，包括记忆化随规模的变化（他们有专门的 memorization 研究）。

Muennighoff 的数据受限实验用的是 C4 的嵌套子集（取前 N token 反复训练），代码和全部实验记录开源，"4 epoch 定律"可以直接复现。

记忆化 / 过拟合 / grokking

模算术数据集（Power et al. 2022 的 grokking 论文）：比如 a·b mod 97 的全部组合，数据集只有几千个样本、完全封闭、无噪声。这是研究"大模型 + 小数据"最纯净的试验田——插值、记忆化、泛化相变全都能在单卡几小时内复现。后续大量机理可解释性工作（Nanda 等人的 progress measures）都在这上面做。

TinyStories（Microsoft，2023）：GPT 生成的、只用 3-4 岁儿童词汇的故事语料。它的价值是把"能训出连贯语言模型"的门槛压到了 1000 万参数级——你可以在这个语料上做一整套 N × D 网格实验，单卡就够，现象和大规模一致。

带标签噪声的 CIFAR-10：双下降（deep double descent，Nakkiran et al. 2019）的标准复现设置——固定数据、扫模型宽度，测试误差的"降-升-再降"曲线在这上面最清晰。

生长 / 剪枝方法的验证

这类没有专用数据集，但有约定俗成的协议：G_stack、Sheared-LLaMA、Minitron 都是在**公开语料（RedPajama / SlimPajama / FineWeb）+ 标准评测（HellaSwag、ARC、MMLU 等 lm-evaluation-harness 套件）**上报告"达到同等指标所需 token 数"。要复现，SlimPajama-627B 有官方去重版本，配 lm-eval-harness 就是完整闭环。

对你的规模的实际建议

以你项目里 0.5B~1.5B 的规格,最省事的自洽实验是：

1. 语料：FineWeb-Edu 的 10BT 采样子集（sample-10BT,可直接下载），或者先用 TinyStories 在 ~50M 参数上把整个 N × D 网格跑通再放大；
2. 协议：固定 tokenizer 和超参,变量只留"模型规格 × 数据子集大小 × epoch 数"，每组记录验证 loss 曲线；
3. 评测：验证 loss + lm-eval-harness 的 HellaSwag/ARC-easy（小模型上这两个最早出现有意义的信号）；
4. 想直接看"4 epoch 定律"：取 FineWeb-Edu 的 1/4 数据训 4 遍 vs 全量训 1 遍,对比终点验证 loss——这就是 Muennighoff 实验的最小复刻。

一句话：语言模型侧用 FineWeb(-Edu) 或 DCLM 的标准协议,机理侧用模算术 + TinyStories 这两个"玩具但自洽"的封闭环境,前者对齐工业实践,后者单卡可复现全部理论现象。