1 Scaling Law:实验科学的产物
Scaling Law指的是大语言模型(LLM)的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量的规模相关，而与模型的具体结构(如层数、深度或宽度)基本无关。随着模型规模、数据量和计算资源的增加，模型的性能会相应提升，并且这种提升呈幂律关系。Scaling Law是实验科学的产物。如图1所示，Scaling Law的存在意味着当模型性能未受到其他因素制约时，提升训练计算量，能够保障模型在训练过程中更充分地优化参数，进而实现性能的有效提升；扩大数据集规模，能够为模型提供更丰富多样的知识信息，增强模型的泛化能力，使其在面对不同场景和任务时表现更加稳健；增加模型参数数量，可使模型具备更为强大的表达能力，从而能够更精细地捕捉和学习数据中的复杂模式与特征。
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