为什么简单地增大 Transformer 模型的规模并不一定能提升性能？

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大家好，今天我们来聊一个非常有意思的话题：Transformer 模型的 规模与性能之间的关系 。你可能听说过，更大的模型通常意味着更强大的能力，但真的是这样吗？最近，华为技术有限公司的研究人员在一篇新论文中提出了不同的观点。 后台回复“进群”入群讨论 本文代表了理解大型Transformer模型收敛和泛化行为的重要一步。 它提供了对理论上最优交叉熵损失的见解，这为模型训练的预算规划和模型终止策略提供了非常有价值的参考。 1、Transformer模型的魅力 首先，让我们简单回顾一下Transformer模型。自从2017年被提出以来，Transformer模型就因其在自然语言处理（NLP）领域的卓越性能而备受瞩目。无论是机器翻译、文本摘要还是问答系统，Transformer 都能提供令人印象深刻的结果。 2、缩放法则的局限 目前，普遍的假设是： 模型越大，性能越好 。但真 ………………………………