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English(EN) Tokens-per-Parameter Coverage Is Critical for Robust LLM Scaling Law Extrapolation

新研究强调TPP多样性对鲁棒LLM规模定律的重要性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Joshua Shay Kricheli 在 arXiv 上发表的一篇新论文探讨了每参数词元（TPP）覆盖率在大型语言模型规模定律中的关键作用。研究表明，TPP固定的共线训练设计会导致估计问题条件不良。这种退化导致尺度系数无法识别，从而显著降低外推性能。该论文提出了一个用于良好条件估计的TPP多样性阈值，并表明非共线设计在各种模型和数据集上的表现优于共线设计。 AI

影响 确定了提高大型语言模型可靠性和外推能力的关键因素。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Joshua Shay Kricheli, Alexander Lawrence Reid, Soumajyoti Sarkar, Venkata Gandikota, Paulo Shakarian ·

    每参数代币覆盖率对鲁棒的LLM规模定律外推至关重要

    arXiv:2605.08541v3 Announce Type: replace Abstract: Neural scaling laws approximate a language model's loss as a power-law function of parameter count $N$ and token count $D$. Following Chinchilla-style compute-optimal training, many studies fit scaling laws from runs performed u…

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