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规模定律

说明参数、数据与算力按比例扩大时模型损失如何可预测地下降,涵盖经验规律、算力最优的配比方法,以及它与涌现能力的区别。

专题介绍

规模定律描述的是语言模型在参数量、训练数据和算力同步扩大时,测试损失按幂律平稳下降的经验规律。专题会讲清这条规律如何指导训练预算的分配、为何存在算力最优的参数与数据配比,以及它只能预测平均损失、不能直接保证某项具体能力会在何时出现的边界。

涌现能力是什么?模型变大后为何会突然多出新本事

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