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尺度定律的描述
尺度定律描述的是模型能力与模型尺度之间的关系。具体来说，模型能力可以简单理解为模型的损失函数，而模型尺度可以指模型参数量、训练数据量、训练步数等。
尺度定律研究的是损失函数与参数量、数据量、训练步数等变量的大致关系，多数呈现“幂律(Powerlaw)”的形式。这意味着当模型规模增大时，模型能力往往以更快的速度提升，但这种提升会逐渐趋缓。同时，也存在最优的模型规模，超过这个规模，模型能力的提升将不再显著。
在实践中，利用尺度定律可以帮助我们找到合适的模型规模，以在有限的计算资源和数据下实现最优的模型性能。
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