LLM - 大模型 ScallingLaws 的指导模型设计与实验环境(PLM) 教程(4)

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/
本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145323420

免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。

Scaling Laws (缩放法则) 是大模型领域中，用于描述 模型性能(Loss) 与 模型规模N、数据量D、计算资源C 之间关系的经验规律，揭示在大模型中，随着模型参数数量、数据集大小和计算资源的增加，模型性能的变化模式，指导更高效地分配资源，优化模型训练过程，实现更好的性能。这些规律不仅有助于预测不同规模模型的表现，还能为模型设计和训练提供理论依据，是推动大模型发展和应用的重要理论基础。

使用 ScalingLaws 指导模型设计，验证模型效果，超过根据经验设计的模型，以及介绍模型的训练环境与超参数。

系列文章：