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缩放定律是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
缩放定律（Scaling Law）是描述模型性能随参数规模、数据集大小与计算资源投入增加而如何变化的经验规律，其核心构成包括参数与数据规模同比例扩展、幂律式性能改善与算力最优配比，解决的是投入更多资源究竟能换来多少收益的判断问题，并不解决训练数据枯竭与边际收益递减的问题。

缩放定律（Scaling Law）是描述模型性能随参数规模、数据集大小与计算资源投入增加而如何变化的经验规律，其核心构成包括参数与数据规模同比例扩展、幂律式性能改善与算力最优配比，解决的是投入更多资源究竟能换来多少收益的判断问题，并不解决训练数据枯竭与边际收益递减的问题。

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