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有效地调整 LLM 测试时间计算规模比调整模型参数更有效
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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
研究发现，减小大型语言模型的大小会降低回忆预训练中的事实能力，但保留了处理上下文信息的能力。密集扩展和权重剪枝都表现出这种行为。
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关键要点
- 研究了参数扩展对大型语言模型核心能力的影响。
- 分析了权重剪枝和直接训练不同大小模型的效果。
- 核心能力包括回忆预训练阶段的事实和处理上下文信息。
- 模型大小减少30%以上会显著降低事实回忆能力。
- 模型大小减少60-70%时，仍能保留处理上下文信息的能力。
- 密集扩展和权重剪枝对事实回忆和上下文学习的影响不同。
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