Dimakis解读Chinchilla缩放定律之争
AlexGDimakis · x · 2026-07-06
知名ML学者Alex Dimakis澄清：Chinchilla论文首次证明"模型参数应与数据线性扩展"才是正确的缩放方式。
此前Kaplan等人的论文因学习率缩放设置不当，得出了"数据应次线性扩展"的错误结论，从而掩盖了更多数据的实际价值。
所属事件:学者探讨大模型缩放定律的拟合与参数选择(4 条相关)→
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