“scaling law”在中文中通常被翻译为“缩放定律”或“规模定律”。在人工智能和机器学习领域,它主要用来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,并且这些变化通常遵循幂律关系。简单来说,就是当这些因素增长时,模型的性能会按照一定的规律进行改善。这个定律对于理解和决策模型设计...
沪江词库精选scaling law是什么意思、英语单词推荐 缩尺定律,比例定律,比例规律 相似短语 scaling law 缩尺定律,比例定律,比例规律 scaling ladder n. 云梯,消防梯 scaling circuit 定标器,脉冲计数电路 scaling constant 度量常数 scaling factor 换算系数,换算因子,计数递减率,定标因数,缩尺比,缩尺因数 ...
Scaling Law(缩放法则)是深度学习领域的重要规律,描述了模型性能随着模型参数量、训练数据量和计算资源的增加而系统性提升的现象。其核心在于通过扩大规模实现性能的指数级增长,但需平衡参数、数据与计算三者关系。以下从原理、数学表达、关键发现、应用及挑战等方面展开分析。 一、定义与核心...
Scaling law翻译成中文叫尺度定律。是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。 尺度定律在不同领域中都有广泛应用:包括物理学、生物学、经济学等。 有趣的是,OpenAI研究者在2020年发现,大语言模型也遵循着Scaling law并...
"Scaling law"在中文中通常被翻译为“缩放定律”或“规模定律”。这个术语在不同的学科领域中有不同的应用,但核心概念是指在一定条件下,系统的性能或特性随着规模的变化而呈现出的规律性变化。 在人工智能和机器学习领域,Scaling Law通常用来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...
我们都知道Scaling law是大模型的摩尔定律,中文翻译为:规模法则,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。
law of Guldberg and waage (质量作用定律) 古德柏和瓦治定律 law of Hess (热守恒定律) 盖斯定律 law of electromagnetic induction (法拉第定律) 电磁感应定律 Nernst Einstein relation (扩散定律) 能斯脱爱因斯坦关系式 Brewster's law (光的反射与折射定律) 布鲁斯特定律 Gregory King's law (小麦收成与价格关...
以往的大量研究集中于上游复杂度或交叉熵损失的 Scaling law（即在预训练数据上进行评估），但在实际应用中，模型通常要经历一个迁移学习的过程：首先在无监督数据上进行预训练，然后针对特定的下游任务（如编码或翻译）进行微调。那么，Scaling Law 能不能用于预测下游任务性能？这个关键问题很大程度上仍未得到解答。在...
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...