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모델 크기, 데이터 양, 연산량이 학습 손실(Loss)에 미치는 예측 가능한 관계인 스케일링 법칙을 분석한다.
토큰·파라미터 비율이 고정되면 다운스트림 정확도도 파워 법칙으로 예측된다.
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