斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试，高质量数据集能否撼动Scaling Laws？基础模型与Llama3 8B表现相当

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原标题：斯坦福/苹果等23所机构发布DCLM基准测试，高质量数据集能否撼动Scaling Laws？基础模型与Llama3 8B表现相当
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文章来源：HyperAI超神经
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作者：李姝
编辑：李宝珠，三羊
华盛顿大学、斯坦福大学、苹果等 23 所机构最新研究成果发布：DCLM 基准测试可生成高质量数据集，实现了从 412M 到 7B 不同参数模型参数规模上的试验数据管理策略，基础模型与 Llama 3 8B 表现相当。人们对 AI 模型的关注高热不下，关于 Scaling Laws 的争论也愈发热烈。
OpenAI 于 2020 年在论文「Scaling Laws for Neural Language Models」中首次提出 Scaling Laws，它被看作是大语言模型的摩尔定律。其释义可简要总结为：随着模型大小、数据集大小、（用于训练的）计算浮点数的增加，模型的性能会提高。
在 Scaling Laws 的影响下，不少追随者始终认为「大」依然是提高模型性能的第一性原理。尤其是「财大气粗」的大厂，更加依赖于大型、多样化的语料数据集。
对此，清华大学计算机系博士秦禹嘉指出，「LLaMA 3 告诉大家一个悲观的现实：模型架构不用动，把数据量从 2T 加到 15T 就可以暴力出奇迹。这一方面告诉大家基座模型长期来看就是大厂的机会；另一方面，考虑到 Scal

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