Scaling Laws for Neural Language Models: OpenAI und Johns Hopkins zeigen, wie die LMs Größe mit Größe, Datenmenge und Re
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Scaling Laws for Neural Language Models: OpenAI und Johns Hopkins zeigen, wie die LMs Größe mit Größe, Datenmenge und Rechenkapazität in mehr als sieben Ordnungen von Maßen verläuft.

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Bilanz der Quelle: OpenAI und Johns Hopkins zeigen in einem neuen Paper, dass die Größe von LMs mit Größe, Datenmenge und Rechenkapazität in mehr als sieben Ordnungen von Maßen verläuft. Das Paper macht die Scaling-Laws in der LMs-Engineering zu einem präzisen Engineering-Disziplin.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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