arXiv 论文用超参数迁移与集成改进数据受限扩展
原文标题：Improving Data-Constrained Scaling with Hyperparameter Transfer and Ensembling
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针对高质量训练数据增长跟不上算力的问题，论文指出以往数据受限扩展方案固定权重衰减等超参数、忽视集成，可能导致损失随算力上升。作者拟合幂律迁移超参数并给出集成算力分配法则，在 FineWeb 1 亿 token 上困惑度降低 14%。
- 问题
- 高质量数据增长跟不上算力，既有数据受限扩展方案可能使损失随算力上升。
- 方法
- 拟合随规模迁移超参数的幂律，并给出集成场景下的算力分配缩放律，替代固定权重衰减等做法。
- 结果
- 在 FineWeb 1 亿 token 上验证损失降低超 0.15 nats，困惑度下降 14%，且随算力单调改善。
- 影响
- 数据受限训练时可直接套用超参迁移与集成分配规则，避免加算力反而变差的陷阱。
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