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机器之心报道 编辑：Panda W 当计算预算低时，重复使用高质量数据更好； 当不差钱时，使用大量数据更有利。 对基础模型进行 scaling 是指使用更多数据、计算和参数进行预训练，简单来说就是「规模扩展」。 虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴，但也确实为机器学习社区带来了不少表现卓越的模型。之前不少研究都认可扩大神经模型规模的做法，所谓量变引起质变，这种观点也被称为神经扩展律（neural scaling laws）。 近段时间，又有不少人认为「数据」才是那些当前最佳的闭源模型的关键，不管是 LLM、VLM 还是扩散模型。随着数据质量的重要性得到认可，已经涌现出了不少旨在提升数据质量的研究：要么是从大型语料库中过滤出高质量数据，要么是生成高质量的新数据。但是，过去的扩展律一般是将「数据」视为一个同质实体，并未将近期人们
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