研究发现加深 3 倍参数暴增 81 倍,深度缩放因果引争论
xuanalogue · x · 2026-09-04
Ryan Greenblatt 与 xuanalogue 就架构缩放中「深度」的作用展开技术讨论:
- Greenblatt 引用的主张是:按常规方式缩放架构时,深度每增加 3 倍,参数量约增加 81 倍(应为激活参数)。
- xuanalogue 提出质疑:因果方向并不明确——OpenAI 或许不靠加深也能通过加宽等其他维度正常缩放;循环深度(recurrent depth)可能只是让深度得以随宽度成比例增加,而非缩放收益的根因。
讨论触及「深度缩放是否独立带来收益」这一预训练架构设计的基础问题。
所属事件:Greenblatt 与 xuanalogue 争论循环深度缩放的参数代价(6 条相关)→
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