3700次預訓練實驗總結超參數縮放定律
大語言模型的高效訓練離不開精細的超參數優化。一項大規模實證研究透過3700次預訓練與網格搜索,總結出最優超參數縮放定律,並開源海量實驗數據,協助研究者告別盲猜式調參。
縮放定律現形
研究發現,最優學習率與模型參數規模及數據規模均呈冪律關係,最優批量大小則主要隨數據規模變化。這套最優超參數縮放定律,為不同規模的模型訓練提供通用指引。


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