一文详尽之Scaling Law！

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 Datawhale干货  作者 ：Cameron R. Wolfe，编译：机器之心 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。 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，这能给我们提供继续投资 scaling 的必要信心。 「如果你有一个庞大的数据集并且训练了一个非常大的 ………………………………