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【AI推荐相关信息】
更大的参数量、更多的训练文本依旧是大模型的主要发展路径。 OpenAI 论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中提出著名的缩放法则，缩放法则中提到模型表 现和规模强相关，和模型的 shape 弱相关：规模包括模型参数量 N、数据集大小 D 和计算量 C，模型 shape 指模 型 depth、width、number of self-attention heads。Palm-2 technical report 中提到，训练数据量和模型参数量大小保 持同比例增长是最优组合。 目前最先进的大模型 GPT-4 仍然高度符合缩放法则，简而言之，模型越大性能越好，训练的数据量越大模 型性能越好，这条法则仍然成立。通过单纯的增加模型参数量和训练数据量就可以实现更好的模型性能，可以 预期，在短期之内，不断增加模型参数量依旧是提升模型性能的主要手段。