تحقیقات متا FAIR به محدودیتهای پیشبینی مقیاس آموزش مدلهای زبانی بزرگ (LLM) اشاره کرده و مدل تصحیحی "Skaling" را پیشنهاد کرده است. در این مقاله، "کاهش ۱۰ برابری محاسبات" به معنای کاهش هزینههای کلی آموزش نیست، بلکه به کاهش هزینههای آزمایش اشاره دارد. محققان بیان کردند که فرضیههای موجود مبنی بر اینکه اندازه مدل و دادههای آموزشی به طور مستقل بر مقدار خطا تأثیر میگذارند، در برخی بازهها خطاهایی را ایجاد کرده است. قانون Skaling هدفش کاهش خطای پیشبینی با انعکاس تأثیر مشترک اندازه مدل N و توکنهای آموزشی D است. محققان اعلام کردند که Skaling در ۷۶٪ از ترکیبات آزمایش شده دقت بیشتری نسبت به چنچیلای موجود دارد و بهبود خطا بر اساس میانه به ۲.۲ برابر رسیده است. خطای درصدی مطلق میانگین (MAPE) بسته به شرایط آزمایش بین ۱.۵ تا ۳ برابر کاهش یافته است. مقاله توضیح میدهد که با استفاده از یک شبکه پروفایلینگ "L" شکل برای بازههای کمهزینه، میتوان با استفاده از تقریباً ۱۰ برابر محاسبات کمتر، دقت پیشبینی مشابهی نسبت به روش پیمایش یکنواخت کل شبکه به دست آورد. این به معنای کاهش هزینههای کلی آموزش به یک دهم نیست. متا اعلام کرد که پس از آموزش مدل ۸B در سال ۲۰۲۴ با حداکثر ۱۵ تریلیون توکن، عملکرد بهبود یافته است. این مقاله به عنوان پیشچاپ در آرشیو منتشر شده و بر کارایی آموزش AI و بحثهای مربوط به تصحیح قانون مقیاسگذاری تمرکز دارد.
این محتوا صرفاً برای اطلاعرسانی عمومی ارائه شده است و بهمنزله مشاوره مالی، سرمایهگذاری، حقوقی یا مالیاتی تلقی نمیشود. هرگونه رویداد، جایزه، کمپین آنلاین یا اطلاعات مرتبط که در اینجا ذکر شده است، نباید بهعنوان توصیه، ترغیب یا دعوت به خرید، فروش، معامله یا هرگونه دادوستد دیگر داراییهای رمزارزی تلقی شود. داراییهای رمزارزی از نوسان بالایی برخوردار هستند و ممکن است منجر به زیان شوند. دسترسی به خدمات، محصولات و رویدادهای مرتبط با WEEX ممکن است بسته به منطقه جغرافیایی متفاوت باشد. اطمینان از اینکه استفاده شما از این خدمات با قوانین و مقررات محلی مطابقت دارد، بر عهده خود شماست.




















![[مصاحبه نهایی SCAN 2026] ②J0y_B0y: چهار دانشجوی دانشگاه علوم کاربردی اردن گرد هم آمدهاند](/public-static/25_d4737ee605.png?format=avif)








