摘要：规模法则（Scaling Laws）是指随着计算资源（如数据量、模型大小、计算能力等）的增加，AI模型的表现会随之改善，并且这种改善遵循某种可预测的趋势或规律。具体来说，当更多的数据被用来训练更大规模的模型时，通常可以获得更好的性能。这反映了深度学习模型的一个

规模法则（Scaling Laws）是指随着计算资源（如数据量、模型大小、计算能力等）的增加，AI模型的表现会随之改善，并且这种改善遵循某种可预测的趋势或规律。具体来说，当更多的数据被用来训练更大规模的模型时，通常可以获得更好的性能。这反映了深度学习模型的一个重要特性：在许多情况下，更大的模型加上更多的数据往往能够带来更优的结果。

预训练法则（Pre-training Laws）

预训练法则是指在大规模数据集上预先训练模型，然后在特定任务的小数据集上进行微调的过程。这种方法利用了大规模数据集中的丰富信息来学习通用的特征表示，从而使得模型在面对新的但相关的任务时能更快更好地适应。预训练可以显著减少针对特定任务所需的标注数据量，并提高模型的泛化能力。例如，在自然语言处理中，BERT等模型首先在一个庞大的文本语料库上进行无监督学习，之后再根据具体任务的需求进行调整。

后训练法则（Post-training Laws）

后训练法则是指模型在完成初始训练之后的一系列优化过程，包括但不限于微调、量化、剪枝，推理能力训练等技术，目的是为了提升模型效率或者适配特定硬件平台。

测试时间法则（Test-time Laws）

测试时间法则主要关注于模型在实际应用（即测试阶段）中的表现如何。它涉及到评估模型的准确性、速度、资源消耗等方面的性能指标。此外，还包括如何在不影响模型性能的前提下尽可能地优化推理过程，比如通过模型压缩、加速算法等方式来减少延迟和成本。测试时间法则强调的是模型的实际可用性和效率，确保其能够在真实环境中可靠地执行预期的任务。

来源：菜鸡游戏