ニューラルネットワークにおけるスケーリング則: 詳細な分析

このArXiv論文は、基本的な言語学的原理とニューラルネットワークのスケーリング挙動の関係を探求している可能性があります。この研究は、ネットワークのパフォーマンスがデータの増加とモデルサイズの拡大に伴ってどのように進化するかについての洞察を提供し、より効率的なAI開発に役立つ可能性があります。

• •言語的原理とニューラルネットワークのスケーリングの関係を調査。
• •分析にZipfの法則、Heapsの法則、およびHilbergの仮説を適用。
• •スケーリングに伴うモデルパフォーマンスの最適化に関する洞察を提供することを目指しています。