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关于特征叠加的缩放规律影响
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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
本文研究了参数稀疏性对大规模数据集上Transformer模型的影响，发现最佳稀疏度随着训练数据量增加而增加。研究还涉及不同的稀疏结构和策略，揭示了权重稀疏性的能力和局限性，为提高计算效率提供了理论理解和实际意义。
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关键要点
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研究了参数稀疏性对大规模数据集上Transformer模型的影响。
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最佳稀疏度随着训练数据量的增加而增加。
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首次确定了权重稀疏性、非零参数数量和训练数据量之间的关系。
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通过ViT/JFT-4B和T5/C4进行了实证验证。
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表征了最佳稀疏度，即在给定有效模型大小和训练预算下的最佳性能稀疏度水平。
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研究了不同的稀疏结构和策略，如硬件友好的n:m模式和从预训练的稠密模型开始。
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揭示了权重稀疏性的能力和局限性，为提高计算效率提供了理论理解和实际意义。
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