简单的方程式决定了模型/数据集大小对过拟合的影响以及模型大小对训练速度的影响,这允许我们确定在固定的计算预算中的最佳模型训练。 标题:Scaling Laws for Neural Language Models 链接:https://arxiv.org/abs/2001.08361 一、前言 语言为人工智能研究提供了天然的领域,因为绝大多数推理任务都可以用语言
论文链接:Scaling Laws for Neural Language Models readpaper链接:Scaling Laws for Neural Language Models 参考: zhuanlan.zhihu.com/p/50 cnblogs.com/gaowenxingx Idea 希望解决的问题: 模型的参数量N、数据量D、计算资源C、其他的变量(模型宽度、高度、学习率schedule等)与模型的效果之间的关系 给定以上三者之间...
Abstract We study empirical scaling laws for language model performance on the cross-entropy loss. The loss scales as a power-law with model size, dataset size, and the amount of compute used for training, with some trends spanning more than seven orders of magnitude. Other architectural details...
"Evaluating large language models: A comprehensive survey." arXiv preprint arXiv:2310.19736 (2023). [16] Xu, Zifei, et al. "Scaling laws for post-training quantized large language models." arXiv preprint arXiv:2410.12119 (2024). [17] Xiong, Yizhe, et al. "Temporal scaling law for large...
[1] Kaplan, Jared, et al. "Scaling laws for neural language models." arXiv preprint arXiv:2001.08361 (2020). [2] Radford, Alec. "Improving language understanding by generative pre-training." (2018). [3] Radford, Alec, et al. "La...
OpenAI 于 2020 年在论文「Scaling Laws for Neural Language Models」中首次提出 Scaling Laws，它被看作是大语言模型的摩尔定律。其释义可简要总结为：随着模型大小、数据集大小、（用于训练的）计算浮点数的增加，模型的性能会提高。在 Scaling Laws 的影响下，不少追随者始终认为「大」依然是提高模型性能的第一...
《NLP with Transformers》的作者 Lewis Tunstall 发现，OpenAI 在 2020 发表的《Scaling Laws for Neural Language Models》引用了百度论文一作 Joel Hestness 在 2019 年的后续研究，却没发现 Hestness 早在 2017 年就研究过同类问题。DeepMind 的研究科学家 @SamuelMLSmith 表示，原来在 NeurIPS 和 Hestness 线下...
关于Scaling laws(中文译文:缩放定律),来自Open AI 2020年的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》,简单说就是:模型的效果和规模大小、数据集大小、计算量大小强相关,而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)弱相关。 论文链接: https://...
注意:这里的算力利用率是整个训练过程中的算力利用率,有的地方的算力利用率是计算的时候的算力利用率,不考虑纯通信和集群故障。如果想获取训练总时间,这些时间需单独考虑。 视频教程: 模型计算量预测 训练时间估计_哔哩哔哩_bilibili 参考文献: [2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models (arxiv.org)...
[1] Kaplan, Jared, et al. "Scaling laws for neural language models." arXiv preprint arXiv:2001.08361 (2020). [2] Radford, Alec. "Improving language understanding by generative pre-training." (2018). [3] Radford, Alec, et al. "Language models are unsupervised multitask learners." OpenAI...