DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文试图解决的主要问题是如何有效地扩展开源大型语言模型（LLMs），特别是在7B和67B两个广泛使用的模型配置中。具体来说，论文关注以下几个方面：规模扩展的规律（ScalingLaws）：论文深入研究了LLMs的扩展规律，以指导如何在保持性能的同时增加模型和数据的规模。这包括对超参数（如批量大小和学习率）的扩展规律进行建模，以及对模型和数据规模的最优分配策略进