原生多模态预训练缩放规律研究
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原生多模态预训练缩放规律研究
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报道摘要
一项 arXiv 研究在固定算力预算下考察了 Transformer 视觉语言模型的最优模型规模与 token 数量，发现最小目标损失遵循可预测的算力定律，而算力最优的模型规模与 token 数呈幂律缩放。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月9日 12:00
从零开始的原生多模态预训练缩放规律研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.CV从零开始的原生多模态预训练缩放规律研究
一项 arXiv 研究在固定算力预算下考察了 Transformer 视觉语言模型的最优模型规模与 token 数量，发现最小目标损失遵循可预测的算力定律，而算力最优的模型规模与 token 数呈幂律缩放。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。