斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试，高质量数据集能否撼动Scaling Laws？基础模型与Llama3 8B表现相当

作者：神经星星发布时间：2024-07-18

人们对 AI 模型的关注高热不下，关于 Scaling Laws 的争论也愈发热烈。 OpenAI 于 2020 年在论文「Scaling Laws for Neural Language Model...【查看原文】

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斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试，高质量数据集能否撼动Scaling Laws？

人们对 AI 模型的关注高热不下，关于 Scaling Laws 的争论也愈发热烈。OpenAI 于 2020 年在论文「Scaling Laws for Neural Language Models」中首次提出 Scaling Laws，它被看作是大语言模型的摩尔定律。其释义可简要总结为：随着模型大小、数据集大小、（用于训练的）计算浮点数的增加，模型的性能会提高。在 Scaling Laws 的影响下，不少追随者始终认为「大」依然是提高模型性能的第一性原理。尤其是「财大气粗」的大厂，更加依赖于大型、多样

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