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根据Chinchilla定律及其后续研究，模型性能与训练计算量之间存在幂律关系
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8/14/2026
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Unverified论文发现对于固定的算力预算，训练一个更小的模型训练更长时间，往往比训练大模型效果更好，这与Chinchilla定律相悖75% similarUnverifiedKaplan等人2020年的研究表明模型参数量、训练数据量、训练计算量三者与性能之间存在可预测的幂律关系73% similarUnverified缩放定律表明模型在特定任务上的表现与训练数据量、模型参数量和计算量之间存在幂律关系，OpenAI、DeepMind等机构的研究支持这一发现73% similarUnverifiedChinchilla定律指出在固定计算预算下，适当缩小模型规模并增加训练数据量往往能获得更好的性能72% similarUnverifiedChinchilla缩放定律指出最优训练token数应与模型参数量成正比，参数翻倍时训练数据和计算成本至少翻倍71% similar
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