活到老学到老的科技达人 New Machina 老爷子又来科普了。这回，他将在10分钟内讲清大语言模型的尺度定律（Scaling Law）。

简单来说，大语言模型的尺度定律描述了 LLM 的性能如何随着模型规模的增长而可预测地提升，其中涉及三个关键要素：模型参数数量、训练数据集大小和计算资源。

有趣的是，这三个要素之间需要保持平衡才能获得最佳效果。比如，单纯增加模型参数数量而不相应扩大训练数据集和计算资源，收益会逐渐减少。这一点在 DeepMind 2022 年发表的 Chinchilla 论文中得到了证实，研究发现用更多数据训练的小模型，可能比用有限数据训练的大模型表现更好。

回顾历史，LLM 的发展曾多次遇到瓶颈，但都通过技术创新得以突破。比如 21 世纪初从CPU 转向 GPU 的重大转变，以及 2017 年 Google 提出的 Transformer 架构，都推动了模型性能的显著提升。最近，像 DeepSeek 这样的新模型采用了混合专家架构（MoE），继续在技术上寻求突破。

目前，虽然计算资源仍在不断扩展，但高质量训练数据的获取开始成为瓶颈。合成数据的使用可能是解决这一问题的方向之一。总的来说，LLM 尺度定律不仅适用于大语言模型，还广泛应用于其他深度学习领域，为人工智能的发展提供了重要指导。