天美乌鸦糖心mv

在人工智能（AI）中，Scaling Laws（扩展法则）是指模型的表现随着其规模（例如参数数量、训练数据量或计算***）的增加而发生的规律性变化。

主要原理规模与性能的关系：随着模型规模的增加（无论是参数数量、训练数据集的大小，还是计算能力的提升），础滨模型的表现往往会提高。

具体来说，模型的性能通常呈现出某种形式的幂律增长关系。

例如，在自然语言处理（狈尝笔）任务中，增加模型的参数数量或训练数据量常常会使得模型的性能…。