DeepMind发布Chinchilla算力最优训练规律

DeepMind 的 Chinchilla 论文提出算力最优训练规律：在给定算力预算下，模型规模与训练 token 数应等比扩展——模型翻倍，训练数据也应翻倍。AGI Hunt 于 2026 年 10 月 13 日的报道介绍了这一结论，并指出按此规律训练的更小模型、喂入更多数据后，表现反超 GPT-3 级巨兽。报道未披露具体模型参数量、训练 token 数或评测基准等细节。目前该事件的最新公开进展仍是对这一论文结论的传播与解读。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。