AI的扩展法则描述了在训练数据、模型参数和计算资源增加时,AI系统性能的提升。主要包括三种法则:预训练扩展(通过增加数据和计算资源提升模型智能)、后训练扩展(在预训练模型基础上进行特定任务优化)和测试时扩展(在推理阶段增加计算以解决复杂问题)。这些法则推动了AI模型的进步与应用。
本周,OpenAI暂停芯片制造计划,与Broadcom合作设计新芯片,以减少对Nvidia的依赖。同时,Orion模型未能显著提升性能,引发对“扩展法则”的质疑。
该文综述大语言模型效率研究,涵盖扩展法则、数据利用、架构创新、训练调优与推理技术,并介绍量化、剪枝、知识蒸馏及LLM-Pruner等模型压缩方法。研究还探讨损失与模型规模、数据量和计算量的幂律关系,以及语言压缩与几何维度的关联,旨在提升效率并推动实际应用。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。