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新方法革新大语言模型训练的规模定律研究
斯坦福大学研究人员借鉴心理测量学与教育学中的"项目反应理论"，开发出一种名为IRSL的新型扩展规律框架。该方法通过自适应调整测试难度，将传统扩展所需的万亿级查询压缩至约50个问题，计算量减少超99%，可大幅降低大模型训练的时间与成本。研究成果已被国际机器学习大会接收，有望为学术界和产业界提供更高效、统计上更严谨的模型能力预测工具。
白皮书
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