2022年3月,DeepMind 一篇论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》通过构建的 Chinchilla 模型得出了一个结论:大模型存在训练不足的缺陷,模型大小和训练 token 的数量应该以相等的比例扩展。也就是说模型越大,所使用的训练 token 也应该越多。但事实可能并非如此
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