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解决语言模型计算最优扩展的差异
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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
Kaplan和Hoffmann开发了用于优化计算预算的扩展定律，但他们的预测有所不同。通过在两个数据集上重现Kaplan的定律并识别三个因素，我们解释了这些差异。在纠正这些因素后，我们实现了与Hoffmann定律的一致性。学习率衰减对效果并不重要。我们推导出学习率和批量大小的扩展定律，发现调整AdamW的β2参数对于较小的批量大小至关重要。
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关键要点
- Kaplan和Hoffmann开发了用于优化计算预算的扩展定律，但预测结果截然不同。
- 通过重现Kaplan定律并识别三个因素，解释了预测差异。
- 纠正这些因素后，与Hoffmann的定律取得一致性。
- 学习率衰减对Hoffmann定律的有效性并不重要。
- 推导出最优学习率和批量大小的扩展定律。
- 调整AdamW的β2参数对于较小的批量大小至关重要。
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