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1、机器之心报道编辑：小舟、陈萍在AI领域，扩展定律（Scalinglaws）是理解LM扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
2、但不幸的是，扩展分析在许多基准测试和后训练研究中并不常见，因为大多数研究人员没有计算资源来从头开始构建扩展法则，并且开放模型的训练尺度太少，无法进行可靠的扩展预测。
3、来自斯坦福大学、多伦多大学等机构的研究者提出了一种替代观察法：可观察的扩展定律（ObservationalScalingLaws），其将语言模型(LM)的功能与跨多个模型系列的下游性能联系起来，而不是像标准计算扩展规律那样仅在单个系列内。
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