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这里存在 2 个问题：1）线性外推的思维定式。2）业界研究的思维习惯：追求效率，聚焦更具体的问题。首先是 1）线性外推的思 维定式，多数研究团队选择优先调整模型结构 和训练方法等路线的隐含假设是，规模扩张不会对技术路线的效率产生明显影响，或者即使产生影响，但相比规模扩张带来的成本，其投入难度很难同比扩大。例如，OpenAI 的团队在 2020 年 1 月发现模型参数规模与效果存在幂律关系，即模型参数呈指数增长时，性能会线性增加，但 GPT-3 规模大于 BERT large 几个数量级，Zero-Shot/One-Shot 下效果也没有明显优势。这意味着 Fine-tuned 的效率提升优于参数规模扩大所带来的影响。2022 年 1 月，Google 和 DeepMind 研究团队发现 Fine-tuning 也存在幂律关系2，因此行业主要聚焦既定规模模型的效率提升。
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