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原标题：清华发布Temporal Scaling Law，解释时间尺度对大模型
表现的影响
关键字：模型,损失,本文,位置,数据文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：5518字内容摘要：
夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越众所周知，
语言模型调参！
预训练语言模型调参！！
预训练大语言模型调参！！！
简直就是一个指数级递增令人炸毛的事情，小编也常常在做梦，要是只训练几步就知道现在的超参数或者数据配比能不能行，那该有多好。
但现在，有一篇工作似乎正在令小编的梦想成为现实，那就是清华大学提出的Temporal Scaling Law。根据他们提出的这条规则，便可以通过当前训练步来准确预测未来训练步损失（loss）的下降情况，从而可以极大程度上提高各位炼丹师的效率。
此外，正所谓“重剑无锋，大巧不工”，这篇研究还发现在训练过程中并不需要针对token position添加权重，默认的预训练模式就足以达到非常好的效果。
论文标题Temporal Scaling Law for Large Language Models
论文链接https://arxiv.org/pdf/2404.17785
Scaling Law在介绍本文工作之前，先来回顾一下2020年由Kaplan等人首次提出的Scaling Law，即对于生成式Transformer模型，测试损失与模型大小、数据集大原文链接：清华发布Temporal Scaling Law，解释时间尺度对大模型表现的影响
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文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189
