主要观点总结
文章讨论了大型语言模型（LLM）的 scaling law 及其在未来 AI 研究中的潜在影响。文章从 LLM 的 scaling law 的基本概念开始，详细解释了它的定义、应用及与 LLM 研究的关系。随后，文章探讨了 LLM 研究的最新趋势，包括模型规模的增加、数据量的增大以及计算量的提升对 LLM 性能的影响。同时，文章也讨论了可能导致 scaling law “停滞”的因素，并探讨了 AI 研究的未来，尤其是 LLM 和智能体系统的发展。此外，文章还介绍了推理模型（如 OpenAI o1 和 o3）作为新的 scaling 范式，展示了它们在复杂推理任务上的表现，并强调了构建更稳健的 LLM / 智能体系统的重要性。
关键观点总结
关键观点1: LLM scaling law 的基本概念
LLM 的 scaling law 描述的是模型测试损失随训练计算量增长的降低关系，基于幂律。
关键观点2: LLM 研究的最新趋势
模型规模、数据量和计算量的增加对 LLM 性能有积极影响，但存在收益递减点。
关键观点3: 导致 scaling law 停滞的因素
包括数据获取难度增加、计算资源限制等。
关键观点4: AI 研究的未来
LLM 和智能体系统的发展是 AI 研究的重要方向，同时需要构建更稳健的系统。
关键观点5: 新的 scaling 范式
推理模型（如 OpenAI o1 和 o3）展示了在复杂推理任务上的性能，并可能成为未来的研究重点。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨Cameron R. Wolfe 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 极市导读 Scaling Law 撞墙了吗？这算得上是近段时间 AI 领域最热门的话题之一。近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 原文链接： https://cameronrwolfe.substack.com/p/llm-scaling-laws 近些年来，AI 领域的大部分研究进展（尤其是 LLM）都是基于 scaling。也就是说，只要使用更多数据训练更大模型，就能得到更好的结果。这种关系可以被更严格地定义成 Scaling Law，这是一个可以描述 LLM 的测试损失随某个量（如训练计算量）的增长而降低的公式。Scaling Law 可帮助我们预测当投入更多资源进行更大规模训练时的效果，这能给
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