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Scaling Law 又一次性感了嗎?

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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Scaling Law 又一次性感了嗎?

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原標題:Scaling Law 又一次性感了嗎?
關鍵字:解讀,模型,報告,數據,性能
文章來源:機器之心
內容字數:5016字

內容摘要:


專題解讀
:Sora 的出現被認為是 Scaling Law 的又一次成功,這也引起了社區中更多對 Scaling Law 的討論。
OpenAI 發布 Sora,業界對該模型的能力及其所帶來的影響和機會討論不斷。雖然 OpenAI 沒有放出 Sora 的訓練細節,但在其技術報告中又一次強調該公司所擁護的核心理念——Scaling Law。即,支持 Sora 的 Diffusion Transformer 模型同樣符合 Scale effectively),隨著訓練計算量增加,視頻質量顯著提升。這讓 Scaling Law 再次成為人工智能領域的熱點話題。
Scaling Law 是什么?
1、針對語言模型的 Scaling Law 來自 OpenAI 2020 年發布的論文,其釋義可簡要總結為:隨著「模型大小」、「數據集大小」、「(用于訓練的)計算浮點數」的增加,模型的性能會提高。當不受其他兩個因素的制約時,模型性能與每個單獨的因素都有冪律關系。
① 模型性能受三個因素共同影響,其中計算量對性能的提升最為顯著,其次是模型參數,而數據集大小的影響相對較小。在資源不受限制的情況下


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文章來源:機器之心
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