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序列模型（4）—— Scaling Laws

本文介绍 LLM 训练过程中重要的经验规律 Scaling Laws，它可以指导我们如何最大化训练效率，我们还可以借助它通过小规模实验预测大模型的性能表现

LLM

Sacaling Law

数据集

过拟合

拟合

原创 9月前 176 阅读

序列模型（3）—— LLM的参数量和计算量

本文说明重要结论：设模型参数量为 N，训练数据量（Token）为 D，LLM训练中计算量（FLOPs）C ≈ 6ND

LLM

大语言模型

参数量

计算量

C=6ND

原创 9月前 946 阅读