本文探讨了语言模型的优化分割，提出了一种通过独立预训练多个模型并利用缩放法则优化计算分配的方法。这种方法在不同模型规模和计算预算下，能有效提升模型在常识知识和推理基准上的表现。

张量并行是一种模型并行技术，通过在特定维度上分割张量，将计算分配到多个设备，适用于参数量巨大的模型。本文介绍了在PyTorch中实现张量并行的设计和训练步骤。

量化感知训练（QAT）是一种提高量化神经网络准确性的技术。研究表明，将训练分为全精度（FP）阶段和QAT阶段能获得更好的准确性。实验探讨了FP与QAT阶段的计算分配，发现QAT与FP训练的最佳比例随计算总量增加而增加，并提出了一种新的冷却和QAT融合方法，以节省计算资源。这些发现为高效的QAT规划提供了实用见解。

苹果研究人员提出蒸馏扩展定律，量化蒸馏模型性能，优化教师与学生模型的计算分配。研究表明，在特定条件下，蒸馏比监督学习更有效，降低推理成本并提升模型性能，为AI模型构建提供新思路。