我们训练了一系列基于 encoder-only Transformer 的时间序列基础模型,探讨了模型参数、计算预算和训练集大小这三个训练因素对模型 ID 和 OOD 预测性能的影响,从而建立了跨分布的 scaling laws。 为进一步研究模型架构对缩放行为的影响,我们还训练了基于 encoder-only Tran...
时间序列分析是数据挖掘的重要组成部分，有助于在各个领域进行决策和科学推断。当前方法通常针对特定任务设计，难以推广到其他领域。与此同时，时间序列预测正在从特定任务模型向通用模型的范式转变，时间序列基础模型（TSFMs）应运而生。神经缩放定律定量描述了模型性能如何随着三个基本训练因素的缩放而增长：模型参数、计...
与此同时,时间序列预测正在从特定任务模型向通用模型的范式转变,时间序列基础模型(TSFMs)应运而生。 神经缩放定律定量描述了模型性能如何随着三个基本训练因素的缩放而增长:模型参数、计算资源和训练数据集规模。对于 TSFMs 的缩放定律探索仍处于初始阶段;近期研究主要集中在研究 ID 缩放行为。本文围绕以下三个问题展开...
缩放定律的基本概念 缩放定律主要描述了模型性能与模型参数数量、训练数据量和计算资源之间的关系。具体来说，随着这些因素的增加，模型的性能会按照一定的规律提升。这种关系通常可以用幂律（Power Law）来表示，即性能提升与这些因素的增加成比例。模型大小与性能 模型大小是指模型中参数的数量。研究表明，随着模型参数...
首先,研究团队提出并验证了一个适用于多种压缩表示的统一缩放定律。与之前专注于单一表示(如稀疏或量化)的研究不同,这个统一定律能够准确预测各种压缩表示的模型性能,包括混合表示(如稀疏-量化权重)和复合压缩(如稀疏权重和激活)。 其次,他们发现表示容量ρ(R)是表示法R的一个内在属性,与用于获取缩放定律的模型和任...
缩放定律指导选择一个数据量和模型大小的配比,LLama3 以后业界发现过训练一个小模型也可以取得很不错的效果,本文由此关注另一个基本问题,即一个模型经过充足训练,它的容量上限是多少?本文希望得到明确的量化结果。传说 GPT4 有 1T 的参数,我们真的需要这么多参数存储所有的知识吗? 知识片段 定义一片段的知识为(...
神经语言模型缩放定律的主要特征 1. 非线性缩放: 2. 收益递减: 3. 计算成本: 4.数据效率: 神经语言模型的缩放定律的意义 缩放定律的实际应用 1.机器翻译: 2.情绪分析: 3. 聊天机器人和虚拟助手: 4、文件总结: 5.语音识别: 缩放定律的持续研究
深入浅出讲一讲大模型的Scaling Law(缩放定律), 视频播放量 4154、弹幕量 3、点赞数 146、投硬币枚数 75、收藏人数 449、转发人数 36, 视频作者 yyxzhj, 作者简介 让你哭的事,总有一天会让你笑着讲出来。,相关视频:LLMs-Zero-to-Hero,完全从零手写大模型,从数据处理到
这给我们的启示是:更大的模型并不是你所需要的全部。你需要更好的创意。现在,更好的想法终于开始发挥作用了。 缩放定律开始变得像对摩尔定律的诠释,例如,定义节点的可能是最小的纳米特征,但每家公司定义的纳米特征是什么,在不同公司之间可能会有很大差异。
这种定律通常可以描述为:随着尺寸的增大或缩小,某些属性的变化方式和比例关系是相似的。这一定律在物理学、生物学、经济学等领域都有广泛的应用。 例如,我们可以通过观察树木的分枝结构来理解大模型缩放定律。无论是一棵小树还是一棵大树,它们的分枝结构都遵循相似的规律。从树干到大枝再到小枝,分枝的数量和大小都...