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Scaling Law は、計算資源(FLOPS)、パラメータ(NNの大きさ)、データセット(Wikipediaなどのテキスト)を増加させると、べき乗則でスムーズに言語モデルの性能が向上するという話です。

(並列化を考慮していない)普通のアルゴリズムだと、どこかがボトルネックになってべき乗則がなりたたなくなる(グラフがフラットになる)ことが多いですが、Transformer の場合は今の所それが見つかっていない、という風に自分は理解しています。

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