本文探讨了数据复杂性、模型参数和训练数据量对大型语言模型（LLM）性能的影响。研究表明，增大数据存储规模显著提升模型性能，微调方法的选择与任务相关。提出的CALM方法通过组合不同模型的表示，提升了低资源语言和代码生成任务的表现。此外，研究展示了全二值化大型语言模型的训练方法，提供了新的计算框架和研究资源。

本文研究了参数稀疏性对Transformer模型在大规模数据集上训练的影响，并确定了描述权重稀疏性、非零参数数量和训练数据量之间关系的扩展定律。研究发现，在非零参数数量固定时，最佳稀疏度随着用于训练的数据量增加而增加。同时，研究还将扩展到了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。