多模态数据混合的缩放定律：文本、视觉与音频
原文标题：Scaling Laws for Multimodal Data Mixtures
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研究基于 MoE 架构开展 268 组实验（457M 至 8.3B 参数、最多 1500 亿 token），推导文本、视觉、音频三模态的数据混合缩放定律。发现音频偏好扩参数、文本视觉需均衡扩展，视觉音频数据重复超 2 倍收益甚微，且跨模态干扰高度不对称。
- 问题
- 多模态预训练中文本、视觉、音频的数据混合比例缺乏科学依据。
- 方法
- 基于 MoE 架构做 268 组实验，推导三模态数据混合缩放定律。
- 结果
- 457M–8.3B 参数、最多 1500 亿 token；音频偏好扩参数，文本视觉需均衡扩展；视觉音频重复超 2 倍收益甚微。
- 影响
- 为前沿多模态模型预训练提供可操作的数据配比指导，并揭示跨模态干扰高度不对称。
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