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。