Scaling Laws（规模法则） 在大语言模型（LLM）的发展中扮演着“指南针”和“摩尔定律”的角色。简单来说，它揭示了模型性能与算力、参数量、数据量之间的数学关系。 在大语言模型领域，Scaling Laws 的核心作用可以概括为以下几点： 1. 核心定义：AI 时代的摩尔定律 Scaling Laws 指出，语言模型的性能（通常以测试集上的交叉熵损失 Loss 来衡量）与以下三个主要变量呈幂律（Power Law）关系： $N$ (Number of Parameters)： 模型参数量。 $D$ (Dataset Size)： 训练数据的 token 数量。 $C$ (Compute)： 用于训练的计算资源（FLOPs）。 公式直觉： 只要你成倍地增加参数量、数据量或算力，模型的错误率就会以可预测的速度下降。这给了研究人员极大的信心——堆资源确实有效。 --- 2. Scaling Laws 的具体作用 A. 性能预测与投资保障（Predictability） 这是 Scaling Laws 最直接的商业价值。 作用： 在训练一个千亿参数的模型（花费数百万美元）之前，研...
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