AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：Chinchilla之死：只要訓(xùn)練足夠長時(shí)間，小模型也能超過大模型

關(guān)鍵字：模型,余弦,曲線,解讀,損失

文章來源：機(jī)器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7870字

內(nèi)容摘要：選自espadrine機(jī)器之心編譯2022 年 3 月，DeepMind 一篇論文《Training Compute-Optimal Large Language Models》通過構(gòu)建的 Chinchilla 模型得出了一個(gè)結(jié)論：大模型存在訓(xùn)練不足的缺陷，模型大小和訓(xùn)練 token 的數(shù)量應(yīng)該以相等的比例擴(kuò)展。也就是說模型越大，所使用的訓(xùn)練 token 也應(yīng)該越多。但事實(shí)可能并非如此，近日，博主…

原文鏈接：點(diǎn)此閱讀原文：Chinchilla之死：只要訓(xùn)練足夠長時(shí)間，小模型也能超過大模型

聯(lián)系作者

文章來源：機(jī)器之心

作者微信：almosthuman2014

作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺