本文研究了语言模型的交叉熵损失与模型规模、数据集大小及计算量之间的关系，提出了优化编码器和解码器容量分配的建议，并探讨了训练数据选择对模型性能的影响。研究表明，模型扩展显著影响翻译质量，并提出了时间缩放定律，揭示了预训练语言模型的学习特性。
转移学习通过利用预训练模型适应新任务来提高模型性能，节省时间和资源，对小数据集有效。转移学习类型包括特征提取、微调和领域适应。常见预训练模型有VGG、ResNet和BERT。需要考虑数据集大小、领域差异和超参数调整。转移学习在人工智能领域广泛应用。
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