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揭开缩放法则之迷：第一部分
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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
本文研究了神经机器翻译中编码器-解码器Transformer模型的扩展特性，提出了交叉熵损失与编解码器大小的关系公式，并给出了最优化分配建议。同时发现训练/测试集组成偏差对模型扩展表现有重要影响，称之为“构造偏差”。研究还调查了交叉熵损失与翻译质量的关系，发现模型大小对推理质量有不同影响。
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关键要点
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研究了神经机器翻译中编码器-解码器Transformer模型的扩展特性。
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提出了交叉熵损失与编解码器大小的关系公式。
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提供了编码器/解码器容量的最优化分配建议。
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发现训练/测试集组成偏差对模型扩展表现有重要影响，称之为'构造偏差'。
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调查了交叉熵损失与翻译质量的关系，发现模型大小对推理质量有不同影响。
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所有模型生成的文本均可公开。
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