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大模型的擴(kuò)展規(guī)律與趨勢(shì)吳健民百度智能云千帆大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人應(yīng)用場(chǎng)景落地路徑預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展規(guī)律（ScalingLaw）擴(kuò)展規(guī)律為大模型持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模提供“理論”指導(dǎo)訓(xùn)練Loss隨參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練token數(shù)對(duì)數(shù)MetaA2024:https:/arxiv.crg,/abs,/2407.21783測(cè)試時(shí)擴(kuò)展規(guī)律（Test-timeScaling）通過在測(cè)試時(shí)生成更多推理Token，實(shí)現(xiàn)模型能力上限的提升測(cè)試時(shí)擴(kuò)展與后訓(xùn)練Scaling后訓(xùn)練激發(fā)模型通過長(zhǎng)推理/工具調(diào)用等完成復(fù)雜任務(wù) 獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 強(qiáng)化學(xué)習(xí)Scaling任務(wù)復(fù)雜度的新摩爾定律（LongTasksScaling）模型可完成任務(wù)的復(fù)雜度隨時(shí)間在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)如果只看代碼相關(guān)任務(wù)，翻倍時(shí)間縮短到3METR:/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/應(yīng)用場(chǎng)景落地路徑建設(shè)行業(yè)場(chǎng)景增強(qiáng)和垂直能力增強(qiáng)基座模型，為業(yè)務(wù)落地提供更強(qiáng)的模型解決方案真實(shí)場(chǎng)景反饋真實(shí)場(chǎng)景反饋

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