所谓的 scale law ,是指当模型规模增加时,其性能提升的规律与参数、计算资源和数据规模之间的关系。scale law 的提出不仅为模型设计提供了理论基础,也在实践中指导了模型的训练和优化。 Scale Law 的核心概念 scale law 的核心在于研究模型性能(通常以损失函数或其他评价指标表示)如何随着模型参数数量、训练数据量以及...
所谓的 scale law ,是指当模型规模增加时,其性能提升的规律与参数、计算资源和数据规模之间的关系。scale law 的提出不仅为模型设计提供了理论基础,也在实践中指导了模型的训练和优化。 Scale Law 的核心概念 scale law 的核心在于研究模型性能(通常以损失函数或其他评价指标表示)如何随着模型参数数量、训练数据量以及...
最终,模型在这些全新的环境中展现出极好的泛化能力,超出预期。 背景与动机 a.scaling一致是深度学习快速进步背后的驱动力,这在CV和NLP中已经验证了这个scaling law,也就是模型性能会随着数据大小、模型大小(参数量)和训练的总计算资源的增加而提高; b. 这篇文章重点探讨的是第一个维度(数据大小),因为数据的扩展是...
O1是基于大规模强化学习算法通过高效的数据训练过程，利用CoT来教导模型如何进行有效思考。研究发现，对于该推理模型，增加模型强化学习的训练计算量和增加模型在推理/测试时的思考时间（测试时的计算量），均可以提高模型性能。这里分别被称为train-time scale law 和 test-time scale law。（如下图所示）实验显示，在...
O1是基于大规模强化学习算法通过高效的数据训练过程,利用CoT来教导模型如何进行有效思考。研究发现,对于该推理模型,增加模型强化学习的训练计算量和增加模型在推理/测试时的思考时间(测试时的计算量),均可以提高模型性能。这里分别被称为train-time scale law 和 test-time scale law。(如下图所示) 实验显示,在数学...
随着过去一年大模型技术的发展,数据、模型尺寸scale up后的能力已经不容置疑,scaling law也被越来越多研究者重视起来。在预训练资源消耗如此大的情况下,掌握scaling law有众多优点: 提前预测最终模型效果,知道每次训练的大概能到什么程度,要是不及预期可以根据预算再进行调整在小尺寸模型上做置信的实验,进行数据、算法...
生成式人工智能的飞跃式进步正在加速智能时代的到来。在Scaling law约束下，随着大模型参数量的持续提升，计算当量与数据量亦随之激增，数据中心基础设施所面临的全方位创新，将越来越依赖于更加广泛的全球化开放协作，加速AI技术创新与应用，共同构建一个人机高度交互的智能世界。OCP基金会理事David Ramku（Meta 数据中心...
奇异摩尔创始人兼CEO田陌晨认为:“‘Scaling Law’依然在延续。从Transformer的独领风骚到MoE专家模型的创新突围,AI领域正迈向万亿、甚至十万亿参数规模的AI大模型训练时代。DeepSeek-R1推理模型的问世离不开基础模型Deepseek-V3的庞大训练积累。在这一背景下,强大的算力集群依然是支撑AI的基石。而如何提高集群的线性加速...
当下,正处于从“春秋”过渡到“战国”的关键节点。经历了百舸争流的喧嚣之后,AI大模型在“Scaling law”的驱动下持续进化,参数规模和复杂性不断攀升,训练与推理数据量呈现几何级数增长,这对算力底座提出前所未有的新要求,整个产业生态需要借助“纵横捭阖”完成重塑。
已成为业内共识的 Scaling Law 意味着,随着模型变大,对数据的需求会指数级增长。Alex 和 Scale AI 不满足于数据匮乏的状态,他们认为,人工智能数据未来建立在三个新的原则上:数据丰富、前沿数据、测量与评估。他们希望建立一个数据工厂,引领一个 AI Ready、数据丰富的时代。