『大模型笔记』大模型中的Scaling Law(规模法则)

🕗 发布于 2024-03-08 16:51 gpt OpenAI Scaling Law LLM

大模型中的Scaling Law(规模法则)

文章目录

一. 核心结论
二. 大模型中的Scaling Law
三. 参考文献

Scaling Laws简单介绍就是：随着模型参数量大小、数据集大小和用于训练的浮点数计算量的增加，模型的性能会提高。并且为了获得最佳性能，所有三个因素必须同时放大。当不受其他两个因素的制约时，模型性能与每个单独的因素都有幂律关系。

一. 核心结论

OpenAI于2020年1月23放出的论文：Scaling Laws for Neural Language Models。核心结论如下：

原文地址：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/136527991

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