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模型缩放定律（Scaling Laws）表明，当持续增加大模

[单选题]
模型缩放定律（Scaling Laws）表明，当持续增加大模型的哪项属性时，性能提升最显著？ 
  • 训练迭代次数（Iteration）
  • 参数数量（Parameters）
  • 批次大小（Batch Size）
  • 输入数据维度（Input Dimension）
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爱跳的Mario头像 爱跳的Mario
缩放定律：增加模型参数数量，性能提升最显著。
发表于 2026-04-10 22:06:08 回复(0)
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问题信息

大模型概念
难度：
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