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超越Chinchilla-Optimal-优化LLM参数与数据配置

在这篇论文中,研究人员修改了Chinchilla扩展定律,以计算最佳的LLM参数数量和预训练数据大小,以训练和部署具有给定质量和推理需求的模型。

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在这篇论文中,研究人员修改了Chinchilla扩展定律,以计算最佳的LLM参数数量和预训练数据大小,以训练和部署具有给定质量和推理需求的模型。
超越Chinchilla-Optimal的特点:
1. 优化LLM参数数量
2. 计算预训练数据大小
3. 考虑推理需求
4. 改善模型部署策略

超越Chinchilla-Optimal的功能:
1. 用于计算最佳模型配置
2. 用于指导LLM的训练过程
3. 用于评估模型的质量和推理能力

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