对DiLoCo来说，这依然能保持不错的性能，还能一次性用更多资源，缩短总训练时间。而Data-Parallel似乎更依赖串行训练。这种训练时间的减少还因为通信量降低而加倍明显。

Scaling Law 由 OpenAI 团队于 2020 年正式提出，并在其论文《神经语言模型的扩展定律》（Scaling Laws for Neural Language Models）中进行了详细阐述。Scaling Law ...

谷歌推出的DiLoCo分布式训练方法，其Scaling Law比数据并行更稳健、更优越、更高效、更强大，其模型规模越大优势越明显，有效解决通信瓶颈，为大模型训练开辟新可能。网友称DiLoCo可能会重新定义Scaling的方式。

就在今天，字节豆包大模型团队在 arxiv 上发布了一篇技术报告，完整公开了文生图模型技术细节，涵盖数据处理、预训练、RLHF 在内的后训练等全流程模型构建方法，也详细披露了此前大火的文字精准渲染能力如何炼成。

研究人员发现随着模型尺寸的增大，DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当，DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法，即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。

近期谷歌团队发布了一项重磅研究，提出了全新的Scaling ...

近日，谷歌研究员Zachary Charles发布了新训练方法Scaling Law for ...

Scaling Law，作为一种用于预测大型语言模型性能与计算能力、数据集规模之间关系的理论，近年来受到极大关注。谷歌团队的研究表明，随着模型规模的扩大，其学习能力显著增强，这种现象在源于数据并行的传统训练方式中并不明显。通过新的实验结果，谷歌不仅增强了Scaling Law的理论基础，还为模型训练提供了更高效的参考指标，这一发现预计将推动更多行业应用的落地。

你是否遇到过这样的困扰——翻出多年前的经典游戏想重温情怀，却发现画面模糊、分辨率低，甚至无法全屏显示？那些充满回忆的像素风或早期3D游戏，在如今的高分辨率屏幕上显得粗糙不堪，全屏后更是糊成一团。这种「时代割裂感」，让怀旧体验大打折扣。而Lossles ...

BlockBeats 消息，3 月 3 日，据官方消息，首个 Telegram AI Chain 项目 DuckChain 的技术开发商 TONScale Labs 今日正式宣布品牌升级，更名为 Scaling Labs。此次升级标志着团队战略重心转向 AI 赋能的区块链创新 和 大规模 Web3 普及。Scaling Labs 将专注于 AI、去中心化自动化 和 区块链技术 的深度融合，加速现实 ...

近期，关于人工智能大模型核心理论“Scaling Law”的起源，在外网上引发了一场热烈讨论。有最新观点指出，中国科技巨头百度可能在OpenAI之前就 ...