关于Scaling Laws

最新推荐文章于 2025-12-10 16:17:09 发布
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#深度学习 #prompt

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参考文章

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/631490407?utm_id=0
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/631357320?utm_id=0
银晗
关注
scaling laws for neural language models
liguandong
04-09 668
关于scaling law 的正确认识 - 知乎最近scaling law 成了最大的热词。一般的理解就是，想干大模型，清洗干净数据，然后把数据tokens量堆上来，然后搭建一个海量H100的集群，干就完了。训练模型不需要啥技巧，模型结构也没啥好设计的，对算法精度影响…https://zhuanlan.zhihu.com/p/684955373对于基于transformer的语言模型，假设模型的参数量为N，数据集tokens个数为D（token数），那么模型的计算量C约为6ND，模型的计算量C一定后，模型的
什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws
ZJQ的博客
02-17 605
Scaling Laws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量、计算资源等）不断扩大时，模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型规模的增大而以幂律形式下降，或者模型的准确率等指标随规模增大而以特定规律提升。
揭密 scaling laws
liangdaojun的博客
04-27 1186
OpenAI 在其早期的关于 scaling laws 的论文 [1] 中提出了基础理论，但该文缺乏一些具体的求解过程，且未能在更大规模的模型上进行验证。论文探究了原始 scaling laws 研究所遗漏的细节，复现一套可靠和精确的 scaling laws 公式，揭示了 ChinChilla 研究结果与 OpenAI 理论不一致的根本原因（数据分布和长下文长度不同）。相较于使用无限大的 batch size，需要双倍的训练步数来达到同样的 loss 值。
什么是scaling laws？
智能守恒_HengAI
02-16 2329
Scaling Laws 由 OpenAI 在 2020 年的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中首次系统提出，通过实验发现语言模型的性能（如测试损失）与模型参数规模、训练数据量、计算量之间存在幂律关系（Power Law）。Scaling Laws 是大模型时代的“导航图”，揭示了规模扩展对性能提升的重要性，但也需结合数据质量、架构创新和实际约束综合考量。未来的突破可能来自对缩放规律的更精细理解（如稀疏模型、多模态扩展），而非单纯追求参数量的增长。
Chinchilla Scaling Laws
u012632105的博客
09-12 2055
Chinchilla Scaling Laws是一组经验原则，用于指导神经网络模型中参数数量的选择和所需训练数据的数量，以实现最佳性能。这些原则表明，为了使模型达到最佳性能，参数数量应与训练集的大小成正比，而训练集的大小应与参数数量的平方成正比。Chinchilla Scaling Laws以南美洲啮齿动物Chinchilla命名，因为它们是通过观察神经网络大小和训练数据大小与Chinchilla体型之间的关系而得出的。这些原则可以用于优化神经网络性能，同时最小化计算资源和训练时间的使用。
Scaling Laws（缩放法则）详解
金石软件
03-03 2063
（缩放法则）描述的是。
大模型的scaling laws：Scaling Laws for Neural Language Models
lovep1的博客
04-28 2034
1、Loss与模型size、数据集大小以及用于训练的计算量呈幂律关系 其他架构细节，如网络宽度或深度，在较宽范围内影响极小 2、简单的公式可以描述过拟合与模型/数据集大小的依赖关系，以及训练速度与模型大小的依赖关系 3、作用：固定计算预算的最优分配。更大的模型显著更样本高效 4、记住标红的小节结论就行了，重要的是结论和学习如何做消融实验的思路
LLM 论文精读（一）Scaling Laws for Neural Language Models
nenchoumi3119的博客
04-22 2523
这篇文章是2020年发表的一篇LLM领域中非常重要的论文，由OpenAI发布，总结了LLM模型规模与训练数据token之间的比例关系，即我们熟知的 Scaling Laws，允许 **通过观察小规模训练实验，提前预测大模型的效果表现，降低浪费以合理分配训练资源**。虽然发布距今已经5年了，且一直以来都有人在挑战这个定理，但对于学习VLA、VLN、LLM的人而言仍然非常重要，因为他可以在你研究初期就给你一个大致的范围，告诉你想要训练好一个大模型的数据上限在哪。
LLMs：《Scaling Laws for Precision精度感知的缩放定律》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
11-16 2599
​ LLMs：《Scaling Laws for Precision精度感知的缩放定律》翻译与解读 目录 《Scaling Laws for Precision》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 6 Conclusion and Limitations 《Scaling Laws for Precision》翻译与解读 地址 论文地址：https://arxiv.org/abs/2411.04330 时间 2024年1
Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
c_cpp_csharp的专栏
05-22 182
增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解释。此外，当模型记忆训练样本时，泛化能力得到提高。我们提出了一个理论框架，揭示了基于Transformer的语言模型的记忆过程和性能动态。我们使用Hopfield网络对具有关联存储器的Transformer的行为进行建模，使得每个Transformer块有效地进行近似最近邻居搜索。基于此，我们设计了一个类似于现代连续Hopfield网络中的能量函数，它为注意力机制提供了深刻的解释。
Beyond neural scaling laws: beating power law scaling via data pruning
weixin_49171105的博客
12-09 883
因此，我们开发了一种新的简单、廉价且可扩展的自监督修剪指标，该指标显示出与最佳监督指标相当的性能。总的来说，我们的工作表明，发现良好的数据修剪指标可能为大幅改进神经比例定律提供一条可行的道路，从而降低现代深度学习的资源成本。
深度学习1.4-pytorch安装
诚朴勇毅
12-05 155
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
【人机深度学习相关会议】2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议
最新发布
weixin_73242859的博客
12-10 446
2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议（HNNDL2026）将于1月9-11日在中国上海举办。会议聚焦人机交互、神经网络与深度学习领域的前沿研究，设有主题报告、口头报告、海报展示等环节。投稿论文需为英文原创，不少于8页，经审稿后由ACM出版并提交EI/Scopus检索。参会形式包括口头演讲、海报展示或听众参会。会议旨在促进学术交流与合作，推动智能科技发展。投稿审稿周期约1周，欢迎相关领域学者踊跃参与。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1155
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
Transformer 能否取代 CNN？图像去噪中的新范式探索
dream_it_come_in的博客
12-08 917
引言：一场视觉任务的范式之争自 2017 年 Transformer 诞生以来，这场最初为自然语言处理设计的架构，正以不可阻挡的势头冲击计算机视觉领域。从 ViT 打破 CNN 在图像分类的垄断，到 Swin Transformer 横扫分割、检测任务，“Transformer 能否取代 CNN” 成为业界持续争论的焦点。而在图像去噪这一基础任务中，这一争论更具现实意义 ——CNN 凭借局部建模优势长期占据主导，Transformer 则以全局注意力机制带来新可能。
python+django/flask+vue基于深度学习的图书推荐系统
Q_Q511008285的博客
12-10 453
随着互联网的普及和电子商务的发展，线上图书销售平台越来越多，用户在选择图书时面临海量数据的选择困难。传统的图书推荐方式，如书店的畅销书榜单、图书馆的分类推荐等，已经难以满足用户个性化、精准化的阅读需求。因此，开发一个基于django/flask和深度学习的图书推荐系统显得尤为重要。
【风电功率预测服务】如何让风电场 nRMSE 再降 1%？——基于多源气象 + 深度学习的实战方案
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-09 124
风电功率预测精度提升1%可带来显著经济效益。针对现有预测系统瓶颈，提出"多源气象+深度学习"的残差修正方案：通过融合多模式气象数据和SCADA信息，采用STL/VMD分解将误差拆分为多尺度分量，分别用Informer处理长期天气趋势、CNN-BiLSTM处理短期波动。实践表明，该方法可使200MW风电场nRMSE降低1-1.5个百分点，年节省考核费用达数十万元。该方案可作为预测服务提供，在不推翻现有系统基础上实现精度突破。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
12-05 166
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-05 865
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
scaling laws for neural
12-27
### 神经网络的扩展法则或缩放定律 神经网络的扩展法则主要涉及如何随着数据量、模型大小以及计算资源的变化来调整模型性能。这些原则对于构建高效的大规模深度学习系统至关重要。 #### 数据集规模的影响 增加训练数据通常会提高模型的表现，直到达到饱和点为止。当拥有更多高质量的数据时，可以更充分地利用复杂的深层架构而不会过拟合[^1]。然而，在实际应用中，获取大量标注良好的数据可能是一个挑战。 #### 模型容量的增长 通过增大网络层数（即更深）、每层中的节点数（即更宽），或者两者兼有，能够增强表达能力并捕捉更加复杂的关系模式。但是需要注意的是，过度增长可能导致过拟合现象的发生；因此需要适当控制参数数量，并采用正则化方法如Dropout等技术加以缓解[^2]。 #### 计算资源的有效分配 为了支持更大规模的模型训练过程，往往还需要相应的硬件设施升级，比如GPU集群的支持。有效的分布式训练策略可以帮助加速收敛速度，同时保持较高的精度水平。此外，优化算法的选择也会影响整体效率，例如Adam相比SGD可以在某些情况下提供更快的学习速率和更好的泛化效果[^3]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_scaled_model(input_shape=(None,), num_classes=10): model = models.Sequential() # 增加卷积层的数量以加深网络结构 for i in range(8): model.add(layers.Conv2D(filters=64 * (i+1), kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding="same")) # 扩展全连接层宽度 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=512*8, activation='relu')) # 输出分类器部分不变 model.add(layers.Dense(num_classes)) return model ``` 此代码片段展示了创建一个具有较大容量的CNN模型的方法之一：逐步增加卷积层的数量及其滤波器数目，从而实现对输入特征空间更为细致入微的理解；同时也显著增加了最终全连接层之前的单元个数，以便更好地处理抽象级别更高的表示形式。
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