在人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,缩放定律(Scaling Laws)指的是模型性能如何随计算量、参数规模和数据量的增加而变化的规律。这些定律帮助研究者理解如何提高AI性能,以及是否值得投入更多资源来训练更大的模型。 如果用“培育一棵树”的比喻来理解缩放定律,树的树根深度即为大模型的模型参数量;土壤养分为训练数据...
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，缩放定律（Scaling Laws）是一个至关重要的概念。它揭示了模型性能如何随着模型大小、训练数据和计算资源的增加而变化。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...
基于这些观察,论文推导出了一个CPT 缩放律,该定律能够结合这两个因素,预测在任何 CPT 训练步骤下、采用不同学习率策略时的模型损失。 这个缩放律提供了一个全面的框架,用于理解 CPT 中的关键因素,如损失潜力(Loss Potential)、峰值学习率(Peak Learning Rate)、训练步数、数据回放比例(Replay Ratio)等。 论文还展...
模型缩放定律 (Scaling laws) 提供了一种定量框架,描述模型性能如何随模型参数、计算资源和训练数据规模等核心要素的变化而增长。建立时间序列基础模型的 scaling laws 对其开发至关重要,因为它提供了预测性能收益的参考依据,使研究者可以更加高效地配置资源。 近日,由来自澳...
1.探究Encoder-only和Decoder-only的缩放定律 在分布内和分布外设置下，仅编码器Transformer的幂律指数始终高于仅解码器Transformer，表明其在参数上具有优越的可伸缩性，仅使用编码器的Transformer通常可以获得较低的对数似然损失，这意味着更好的预测性能。仅编码器和解码器Transformer的比例律拟合线在数据大小尺度上表现...
时序预测突破!格里菲斯大学与NVIDIA在ICLR 2025发表重要研究,首次系统揭示时间序列基础模型(TSFM)的缩放定律。 研究对比了Encoder-only和Decoder-only架构,创新性探索了分布外(OOD)场景的扩展特性,发现模型性能随参数量、计算资源和数据规模呈可预测增长规律。
缩放定律是Open AI在2020年提出的观点，即AI大模型性能会随着模型参数量、训练数据量、计算资源增加而增加。随着模型参数增加，对训练数据量和计算资源的需求也呈现指数级增长。近期，缩放定律正受到更多质疑。前Open AI首席科学家伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）在一次技术峰会上表示，全球训练数据量正在耗尽，这可能...
全程图文｜OpenAI研究员Jason Wei公开课：深入浅出解读缩放定律（Scaling Law）及其未来 👇关注公众号后设🌟标，掌握第一手AI新动态本文内容整理自OpenAI Member of the Technical Staff Jason Wei在CIS 7000的演讲，公开发表于2025年01月01日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=yhpjpNXJDco内容...
Open AI,亚马逊、谷歌等硅谷大厂相继公布AI智算中心计划,此前有人质疑缩放定律走向终点,但是通向更高级的AI还有很多路要走。 北京时间2月7日,Open AI宣布,它正在评估哪些地区适合作为“星际之门”项目的数据中心所在地,表明Open AI正继续推进这项高达数千亿美元的AI基础设施建设项目。
不过长期而言,不少业内人士认为缩放定律依然有效。Arm CEO雷内·哈斯表示,DeepSeek对于AI产业链是一大利好,但是这还不足够。他接着评论道:“云计算大厂纷纷在2025年增加资本开支,表明我们这次还处于AI浪潮的早期阶段,更加强大AI所带来的革命性能力仍在孕育之中。” ...