构建AI智能体:八十七、KM与Chinchilla法则:AI模型发展的两种训练法则完全解析
简介:
摘要: 大模型训练中,如何在有限计算预算(C≈6ND)下最优分配模型参数量(N)与训练数据量(D)是关键挑战。KM扩展法则主张"模型优先",认为增大N的收益高于D(α=0.076<β=0.103),推荐N∝C^0.73、D∝C^0.27。Chinchilla法则则通过实验发现大模型普遍训练不足,提出平衡策略(α=β≈0.38),推荐N∝D∝C^0.5,即在相同预算下减小模型规模并大幅增加数据量,可提升性能。