💬 观点Lilian Weng
Scaling Laws, Carefully — 深度学习缩放法则的核心发现与最优分配策略。
深度学习缩放法则的核心发现与最优分配策略。
2026-06-24原文
本文为要点摘要，完整细节以原文为准。
- 缩放法则揭示训练损失随模型大小、数据量和计算量呈幂律下降，在双对数图上呈直线。
- 核心问题是如何在模型大小和数据量之间最优分配计算资源，以最小化损失。
- 对开发者意味着：扩展模型时需同步增加数据，否则收益递减；计算预算应平衡两者。
原文：Scaling Laws, Carefully · 作者 Lilian Weng