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AI & 工程学习计划›🏕️ AI 树冠›课程›缩放定律与大规模训练 - 为什么更大的模型会更聪明
📈
AI 树冠 • 高级⏱️ 18 分钟阅读

缩放定律与大规模训练 - 为什么更大的模型会更聪明

公开课程预览

探索支配模型性能的经验缩放定律、计算最优训练策略,以及训练前沿模型背后的分布式系统工程。

课程体系
AI 树冠
难度
高级
阅读时间
18 分钟阅读

学习目标

完成本课后,你将理解:

  • ✓Kaplan 缩放定律
  • ✓Chinchilla 与计算最优训练
  • ✓为什么参数量不是一切
  • ✓分布式训练策略
  • ✓混合精度与梯度累积

课程大纲

  1. Kaplan 缩放定律
  2. Chinchilla 与计算最优训练
  3. 为什么参数量不是一切
  4. 分布式训练策略
  5. 混合精度与梯度累积
  6. DeepSpeed 与 FSDP
  7. 涌现能力与收益递减
  8. 📚 延伸阅读

导入预览

现代 AI 革命不只是算法的故事 - 它也是 工程与规模化 的故事。研究人员发现,模型性能会随着参数、数据和计算量遵循可预测的幂律,而要利用这些规律,就需要发明全新的分布式训练范式。

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