AI学堂/什么是缩放定律?
2025-03-18 06:27:05 [游戏] 来源:免费吃瓜 黑料泄密 爆料曝光
在人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,缩放缩放定律(Scaling Laws)指的定律是模型性能如何随计算量、参数规模和数据量的缩放增加而变化的规律。这些定律帮助研究者理解如何提高AI性能,定律舒茎堂导航以及是缩放否值得投入更多资源来训练更大的模型。
如果用“培育一棵树”的定律全网各种吃瓜视频比喻来理解缩放定律,树的缩放树根深度即为大模型的模型参数量;土壤养分为训练数据量,阳光能量为计算资源,定律果实甜度为模型性能。缩放当树根更深(模型参数量更大)、定律土壤更肥(训练数据量更大)、缩放阳光更足(算力更强),定律果实会越来越甜(模型性能更强),缩放且甜度提升速度超过投入增长─直到遇到“玻璃天花板”,定律此时再增加投入,缩放甜度增幅急剧放缓。
就像园林大师不会盲目追求最高树木,AI工程师通过缩放定律寻找“甜蜜点”:在算力预算内,找到使(性能提升/资源消耗)比值最大的参数─数据─算力组合,这就是DeepSeek以算法突围而出的关键所在。
(责任编辑:视频)
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