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简单来说，就是随着模型大小、数据集大小和计算资源的增加，堆越算力和数据，获得的收益就会越大。俗称越多越牛X。然而，随着模型规模的增大，每增加相同数量的参数或计算资源，获得的性能提升逐渐减少，这叫做边际效益递减现象。