遗憾不？原来百度2017年就研究过Scaling Law，连Anthropic CEO灵感都来自百度
文章摘要
【关 键 词】 深度学习、Scaling Law、幂律关系、模型性能、数据规模
在人工智能领域，Scaling Law是一个关键概念，它描述了深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长而呈现出可预测的幂律关系。这一概念最早被百度在2017年通过实证研究验证，尽管当时使用的是LSTM而非Transformer，且未将发现命名为“Scaling Law”。百度的研究显示，在机器翻译、语言建模、图像处理和语音识别等四个领域中，深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长呈现出幂律增长模式。
Anthropic的CEO Dario Amodei在2014至2015年间在百度工作，期间他开始思考增加模型规模和数据量对模型性能的影响，并直观感受到了随着投入的增加，模型表现的提升。这一观察后来在OpenAI的GPT-1训练结果中得到了验证，揭示了“越多越好”的规则同样适用于语言数据。
百度的2017年论文《DEEP LEARNING SCALING IS PREDICTABLE, EMPIRICALLY》详细描述了深度学习泛化误差的幂律改进，并提出了一种方法来准确预测随着训练集规模增加而变化的泛化误差和模型大小。这项研究在机器翻译、语言建模、图像分类和语音识别等领域展示了幂律学习曲线的存在，并指出改进的模型架构和优化器可以改善幂律截距，但不会影响指数。
这项研究对于深度学习从业人员和研究人员具有重要意义，因为它提供了一个强大的工具来估计推进技术所需的成本，包括数据和计算资源的需求。此外，可预测的学习曲线可以指导系统设计和扩展，强调了持续扩展计算的重要性。尽管百度的早期研究未能及时转化为广泛的实践应用，但其对Scaling Law的贡献在学术界和工业界都得到了认可。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
