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临界批量大小在预训练中的扩展性研究
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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
Kaplan和Hoffmann的预算优化模型存在预测差异。通过分析计算成本、预热时间和优化器调整等因素，修正后与Hoffmann的定律一致。学习率衰减对模型有效性影响不大，并推导出最优学习率和批次大小的扩展定律。
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关键要点
- Kaplan和Hoffmann的预算优化模型存在预测差异。
- 通过重现Kaplan定律，识别计算成本、预热时间和优化器调整等因素，解释了差异。
- 纠正这些因素后，与Hoffmann的定律一致。
- 学习率衰减对模型有效性影响不大。
- 推导出最优学习率和批次大小的扩展定律。
- 在较低批次大小下，调整AdamW的β2参数至关重要。
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