ATLAS縮放定律出爐 針對多語言模型訓練給指引
首個面向大規模多語言模型的縮放定律框架 ATLAS 出爐,基於七百七十四組訓練實驗與橫跨一千萬至八十億參數的模型研究,為數十億非英語用戶的模型構建提供數據驅動指引。
縮放定律盲區
縮放定律是訓練大模型的指南針,但公開的框架長期偏重英語,忽視了佔 AI 用戶逾半的非英語人群,研究與實踐之間出現明顯斷層。
ATLAS 的定位,正是首個專為大規模多語言語言模型設計的縮放定律框架,填補這一關鍵空白,令非英語市場的模型建設有章可循。


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