LLM：Training Compute-Optimal Large Language Models

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论文：https://arxiv.org/pdf/2203.15556.pdf

发表：2022

LLM：Training Compute-Optimal Large Language Models,LLM,语言模型,人工智能,自然语言处理

前文回顾：

OpenAI在2020年提出《Scaling Laws for Neural Language Models》：Scaling Laws(缩放法则）也一直影响了后续大模型的训练。其给出的结论是最佳计算效率训练涉及在相对适中的数据量上训练非常大的模型并在收敛之前early stopping。所以后续的工作都专注于提升参数规模，设计越来越大的模型，而不是在更多的数据上训练较小的模型。每个人都认为模型大小比数据大小重要的多得多！但DeepMind在2022年提出了不同的看法。

摘要

LLM：Training Compute-Optimal Large Language Models,LLM,语言模型,人工智能,自然语言处理

1：目前的LLM大模型训练都不够充分，原因是：大部分精力主要花费文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-808369.html

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