图16模型性能与计算量、数据大小、参数量的关系
2025-06-30 13:43:23
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（1）随着当前 AI 大模型的迭代以及性能的提升，其参数量的指数级上升使得大模型训练所需算力同样迅速增长。根据大模型的预训练第一性原理“Scaling Law”，在机器学习领域，特别是对于大语言模型而言，模型性能（L，模型在测试集上的交叉熵损失）与模型的参数量大小（N）、训练模型的数据大小（D）以及训练模型使用的计算量（C）之间存在一种可预测的关系。这种关系通常表现为随着这些因素的增长，模型性能会按照一定的幂律进行改善，说明当在模型训练阶段提高算力投入，模型性能会显著增长。根据《Scaling Laws for Neural Language Models》，对于每个训练 Token、每个模型参数，约需要进行 6 次浮点运算。以 GPT 系列模型为例，GPT-2 参数规模为 15 亿，GPT-3 来到了 1750 亿，GPT-4 更是约为 1.8 万亿，随着模型迭代和性能提高，参数规模以指数级级别增长，以 GPT-3 大模型训练为例，模型参数量为 1750 亿，训练 Token 数量为 3000 亿，其需要的训练总算力为175B×300B×6 = 3.15*10^23 FLOPs。
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