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2020年Kaplan等人确立的扩展定律表明模型性能与参数量、数据量和计算量之间存在幂律关系
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7/15/2026
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Unverified扩展假设由OpenAI研究员Jared Kaplan等人于2020年的扩展定律论文中量化阐述，核心是模型性能与参数量、数据量、计算量存在幂律关系84% similarVerifiedScaling Law 最早由 Kaplan 等人于2020年在语言模型研究中系统量化，指出模型性能与参数量、数据量、计算量之间存在幂律关系82% similarUnverified2020年Kaplan等人提出原始Scaling Law，倾向于在固定算力下优先扩大模型参数量82% similarUnverifiedKaplan等人2020年的Scaling Law论文揭示，在固定算力预算下，模型参数量与训练token数存在最优比例关系（Chinchilla最优）74% similarUnverified规模定律由OpenAI研究员Jared Kaplan等人于2020年系统论证，核心发现是语言模型交叉熵损失与模型参数量、训练数据量、计算量之间存在幂律关系72% similar
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