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关于联想记忆的缩放定律
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了参数稀疏性对Transformer模型在大规模数据集上训练的影响，并确定了描述权重稀疏性、非零参数数量和训练数据量之间关系的扩展定律。研究发现，在非零参数数量固定时，最佳稀疏度随着用于训练的数据量增加而增加。同时，研究还将扩展到了不同的稀疏结构和策略，揭示了权重稀疏性的能力和局限性，为提高计算效率提供了理论理解和实际意义。
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关键要点
- 研究参数稀疏性对Transformer模型在大规模数据集上训练的影响。
- 首次确定了权重稀疏性、非零参数数量和训练数据量之间关系的扩展定律。
- 通过ViT/JFT-4B和T5/C4进行实证验证，表征最佳稀疏度。
- 发现非零参数数量固定时，最佳稀疏度随着训练数据量增加而增加。
- 研究扩展到不同的稀疏结构和策略，揭示权重稀疏性的能力和局限性。
- 为提高计算效率提供理论理解和实际意义。
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