潜台词就是 Scaling Law 不是简单的堆叠模型大小、数据集大小、计算量,资源总是有限的。 为了解答上述的两个问题,2022 年 DeepMind 提出 Chinchilla Scaling Law。 他们基于三种方式来寻找训练大型语言模型的Scaling Law: • 固定模型大小,变化训练数据量。 • 固定计算量(浮点运算),变化模型大小。 • 对所有...
Chinchilla Scaling Law之下,合成数据的意义 OpenAI在2020年提出Scaling Law,为达到最优的训练效率,模型参数量的提升比训练数据量的提升更为重要;这一观点在2022年被Google DeepMind推翻,在论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》中,DeepMind多方验证了固定计算资源下,达到最优训练效率时,训练数据量和模型...
数据:Scaling Law 和 Scaling Data-Constrained Language Models 齐思用户 73 0 1 关注人数3 最新最有趣的科技前沿内容 Chinchilla缩放:复制尝试 内容导读: 在一项引人注目的复制研究中,研究人员对Hoffmann等人于2022年提出的Chinchilla缩放定律进行了批判性审查,这是机器学习领域的一个关键概念。Chinchilla缩放定律的重要...
Scaling Law Estimation: Fit a loss predictor based on multiple training runs. Compute-Optimal Allocation: Train the best possible model within a given compute budget. Progressive Scaling: Iteratively update the scaling law estimation and scale up the compute. Simulation Mode: Test scaling law ...
这可能是自2022年OG Chinchilla缩放定律以来LLM研究中最重要的人物。关键的洞察是两条曲线共同作用,而不是一条。人们一直通过推断训练规律来预测LLM能力的停滞,然而他们没有预料到推理规律才是真正打败递减回报的关键。我在二月份
那你是Scaling Law的坚定信仰者吗?张俊林:Scaling Law其实是个经验公式,最初是OpenAI在2020年提出来的,现在大家遵循的应该是DeepMind在22年提出的Chinchilla Scaling Laws(Chinchilla Scaling Laws:为了使模型达到最佳性能,模型参数量应与训练集的大小成等比例扩张。),尽管它被称为Law,但它是通过大量的实验来得出的...