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Predictable Scaling

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  1. TOOL · CL_308010 ·

    可预测的扩展框架将模型探索计算量减少了 88%

    研究人员开发了一个名为可预测的扩展 (PS) 的框架，用于高效探索推荐模型的变更。PS 使用缩小规模的模型变体和曲线拟合来预测完整规模的性能，从而显著减少了对大量 GPU 小时训练运行的需求。该方法允许工程师以高达 88% 的计算量减少来探索更广泛的假设，并在特定任务模型和基础模型上都证明了其有效性。