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谷歌团队再次证明Scaling Law的准确性,即使总通信量减少99%,仍能超越数据并行训练

图灵人工智能  · 公众号  ·  · 2025-03-18 00:00
    

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点击上方“ 图灵人工智能 ”,选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货,第一时间送达                           版权声明  转自DeepTech深科技,版权属于原作者,仅用于学术分享,如有侵权留言删除  Scaling Law 由  OpenAI  团队于 2020 年正式提出,并在其论文《神经语言模型的扩展定律》(Scaling Laws for Neural Language Models)中进行了详细阐述。Scaling Law 揭示了模型性能与模型规模、数据量和计算资源之间的数学关系。但在这两年,由于实际应用局限性、理论解释不完善等原因,Scaling Law 遭到了一些质疑。而  Google  旗下两支团队的最新研究,似乎又给 Scaling Law 投上了一张支持票。 在大模型领域,数据并行训练(Data-Parallel)方法占据着核心地位,它是训练大模型的基础技术之一。然而,随着模型规模的不断增大,数据并行训练方法的通信开 ………………………………

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