2022年3月，DeepMind一篇论文《TrainingCompute-OptimalLargeLanguageModels》通过构建的Chinchilla模型得出了一个结论:大模型存在训练不足的缺陷，模型大小和训练token的数量应该以相等的比例扩展。也就是说模型越大，所使用的训练token也应该越多。如果学习率遵循分配给更少训练步骤的余弦调度，其在同等训练时间下的损失会更低。...
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