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原标题：关于scaling law 的正确认识
关键字：模型,参数,数据,深度,论文文章来源：算法邦
内容字数：4388字内容摘要：
智猩猩和智东西发起主办的2024中国生成式AI大会将于4月18-19日在北京举办。主会场将进行开幕式、大模型专场、AI Infra专场和AIGC应用专场；分会场将进行具身智能技术研讨会、AI智能体技术研讨会和中国智算中心创新论坛。扫码报名，也可咨询。最近scaling law 成了最大的热词。一般的理解就是，想干大模型，清洗干净数据，然后把数据tokens量堆上来，然后搭建一个海量H100的集群，干就完了。训练模型不需要啥技巧，模型结构也没啥好设计的，对算法精度影响很小。
事实上，原论文里面讲的逻辑不是这样的。
论文Scaling Laws for Neural Language Models链接在这里：
https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf
openai于20年1月23放出的论文。里面的核心输出是这样的：
对于基于transformer的语言模型，假设模型的参数量为N，数据集tokens个数为D（token数），那么，模型的计算量C约= 6N*D 。模型的计算量C一定后，模型的性能即精度就基本确定。它的决策变量只有N和D，跟模型的具体结构诸如层数、原文链接：关于scaling law 的正确认识
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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，连接AI新青年，讲解研究成果，分享系统思考。
