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计算最优的语言模型在规模上具有更好的可泛化性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLM）在计算最优状态下的泛化能力，提出新的不等式，发现模型规模越大，泛化间隙越小，为理解其泛化能力提供新见解。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型（LLM）在计算最优状态下的泛化能力。
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提出新的全经验自由人型鞅集中不等式。
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研究损失函数的方差对泛化界限的影响。
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得出规模越大的模型，其泛化间隙越小的结论。
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这一发现为理解大型语言模型的泛化能力提供了新的见解。
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形成了一个可预测的泛化间隙缩放法则。
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