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Scaling Law研究发现模型性能（以交叉熵损失衡量）与模型参数量、数据集大小、计算量之间存在可预测的幂律关系
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2026/8/28
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待验证Scaling Law研究发现模型性能与模型参数量N、数据集大小D、训练计算量C之间呈现平滑的幂律关系80% 相似待验证规模定律由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76% 相似待验证规模律揭示了模型损失与参数量、数据量、算力之间近乎幂律的关系74% 相似已验证Scaling 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71% 相似已验证Scaling Law（规模定律）由OpenAI研究员于2020年发现，指模型参数量、训练数据量和计算量按特定比例增长时模型性能会可预测地提升69% 相似
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