扩展定律
从80个模型中构建Scaling Law：华人博士生新作，思维链提出者力荐
在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。但不幸的是，扩展分析在许多基准测试和后训练研究中并不常见，因为大多数研究人员没有计算资源来从头开始构建扩展法则，并且开放模型的训练尺度太少，无法进行可靠的扩展预测。来自斯坦福大学、多伦多大学等机构的研究者提出了一种替代观察法：可观察的扩展定律（Observational Scaling Laws），其将语言模型 (LM) 的功能与跨多个模型系
5/24/2024 3:01:00 PM
机器之心
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