Scaling Law(规模定律)是人工智能领域描述模型性能与规模因素(如参数数量、数据量、计算资源)之间幂律关系的核心规律,它揭示了这三类资源投入的增加可系统性提升模型能力。这一规律为大规模模型训练提供了理论依据,被称为大模型时代的“第一性原理”。 一、Scaling Law的核心内...
Scaling Law,通常被称为“缩放定律”或“规模定律”,指的是在一定条件下,系统的性能或特性会随着规模的变化而呈现出规律性的变化。 定义与范围:Scaling Law适用于描述系统性能随规模变化的情况。在人工智能和机器学习领域,它常用于描述模型性能如何随着模型大小(如参数数量)、数据集大小和计算资源的增加而变化。 变化...
Scaling Law,又称规模定律、缩放定律或尺度定律,是机器学习领域特别是大型语言模型预训练的第一性原理。它描述了模型性能与其规模(如参数数量)、训练数据集大小以及用于训练的计算资源之间的一种可预测的关系。具体来说,Scaling Law的含义可以从以下几个方面来理解: 一、定义 Scaling Law是一种经验性规律,它指出随着...
1、什么是scaling laws? Scaling Laws简单介绍就是:随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加,模型的性能会提高。并且为了获得最佳性能,所有三个因素必须同时放大。当不受其他两个因素的制约时,模型性能与每个单独的因素都有幂律关系[1]。 2、Scaling Laws重要吗? 由于当不受其他两个因素的制约时,模...
实际中,模型性能是参数、数据和计算的综合函数。一项完整的Scaling Law模型由两个关系式构成: 计算量定义:$C = C_0 \times N \times D$。这里$C$通常以训练FLOPs计,表示一次训练所耗的总算力;$C_0$是每个参数训练一个数据点所需的FLOPs常数(对于Transformer模型,经验值$C_0 \approx 6$)。该...
1. 什么是尺度定律 尺度定律(Scaling laws)是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用,包括物理学、生物学、经济学等。
尺度定律（Scaling Law）是人工智能领域中用来描述模型性能如何随着规模（如模型大小、数据量、计算量）的增加而变化的一系列经验性规律。这些规律通常表现为模型性能与规模因素之间的幂律关系，即模型性能随着规模的增加而呈现某种固定比例的改善。在大语言模型和其他深度学习模型中，尺度定律揭示了模型性能（例如损失函数...
scaling law 读音:美英 scaling law基本解释 比例定律;标度率;标度律;定标定律;标度规律 分词解释 scaling缩放比例 law法 scaling law是什么意思 scaling law怎么读 scaling law在线翻译 scaling law中文意思 scaling law的解释 scaling law的发音 scaling law意思是什么 scaling law怎么翻译 scaling law的中文翻译 ...
Scaling Law是指模型的性能与计算量、模型参数量和数据大小三者之间存在的关系。具体来说,当不受其他因素制约时,模型的性能与这三者呈现幂律关系。这意味着,增加计算量、模型参数量或数据大小都可能会提升模型的性能,但是提升的效果会随着这些因素的增加而递减。