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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。


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算法创新克服大语言模型扩展定律还需要工程创新。为此,DeepSeek使用FP8混合精度加速训练并减少GPU内存使用,使用DualPipe算法(即将前向和后向计算与通信阶段重叠以最大限度地减少计算资源闲置)提升训练效率,并进行了极致的内存优化。他们开发了一套完善的数据处理流程,着重于最小化数据冗余,同时保留数据的多样性。


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