# 「千万亿参数时代：模型真的太小了吗」

- 原标题：「千万亿参数时代：模型真的太小了吗
- 类型：帖子
- 来源：weibo.com
- 发布时间：2026-11-03
- 首次精选：2026-11-05 10:16
- 分级：值得看
- 是否付费：免费（公开帖子）
- 预估学习时长：约 2 分钟（按全文字数估算）
- 学习层级：深入
- 主题：[pretraining-data](<https://oplearnx.com/md/topics/pretraining-data.md>)（第 19 位）、[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 90 位）
- 原文链接：[https://weibo.com/1402400261/RpHFU8e4v](<https://weibo.com/1402400261/RpHFU8e4v>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_c9e5c21b0037](<https://oplearnx.com/resources/pk_c9e5c21b0037>)

## 摘要

一条社区帖子，转述 Q Labs 一篇关于数据受限条件下模型扩展的研究：认为高质量语料稀缺后，最优策略不再是 Chinchilla 的“20 个 token 配 1 个参数”，而是同时扩大参数量、训练轮数与集成规模，并给出一条新的数据受限缩放律，指出 weight decay 需随模型规模和 epoch 数增大，以及把 snapshot ensembling、deep ensemble 作为扩展维度。适合关注大模型缩放律与训练方法的研究者和工程人员阅读。

---
来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）