Circuit-level PDP-11/34 emulator

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从另一个角度来看,我们使用的权重衰减高达1.6,丢弃率为0.1。作为对比,常规做法中权重衰减约为0.1。我们的设置是其16倍。这之所以有效,是因为我们处于巨大的过参数化状态:初始基线是一个27亿参数的模型(当前模型大小为18亿),在1亿标记上训练,而Chinchilla法则建议对此数据量使用约500万参数。Kim等人发现,在数据受限的情况下,最佳权重衰减可达常规实践的30倍,我们已积极验证了这一点。而且,训练的模型越大,所需的正则化强度就越高。

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关于作者

赵敏,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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网友评论

  • 专注学习

    干货满满,已收藏转发。

  • 专注学习

    难得的好文,逻辑清晰,论证有力。

  • 热心网友

    专业性很强的文章,推荐阅读。

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    作者的观点很有见地,建议大家仔细阅读。

  • 好学不倦

    这个角度很新颖,之前没想到过。