大语言模型的Scaling Law：如何随着模型大小、训练数据和计算资源的增加而扩展

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来 源 ：Deephub Imba 本文 约3000字 ，建议阅读 9 分钟 在这篇文章中，我们将介绍使这些模型运作的秘密武器——一个由三个关键部分组成的法则：模型大小、训练数据和计算能力。 人工智能的世界正在经历一场革命，大型语言模型正处于这场革命的前沿，它们似乎每天都在变得更加强大。从BERT到GPT-3再到PaLM，这些AI巨头正在推动自然语言处理可能性的边界。但你有没有想过是什么推动了它们能力的飞速提升？ 在这篇文章中，我们将介绍使这些模型运作的秘密武器——一个由三个关键部分组成的法则：模型大小、训练数据和计算能力。通过理解这些因素如何相互作用和规模化，我们将获得关于人工智能语言模型过去、现在和未来的宝贵见解。 引言 过去几年中，语言模型的发展迅速扩大。如下图所示，语言模型从2018年的BERT-base的1.09亿参数规模，增长 ………………………………