算法论文7
Meta:给缩放律加指数,提升外推准确性
深度学习自然语言处理
AI 摘要
Meta FAIR:常用的 Chinchilla 缩放律在边界预测跑偏,我们提出 Skaling,加一个耦合指数降低外推误差,还能用 L 形采样降成本,但耦合强度非普遍定律,具体实验要自己测。
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拟合接近满分,外推却会跑偏:Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前,团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量,但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数,降低外推误差,还采用 L 形采样降低试算成本。

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