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Delphi项目：外推300倍预测大模型训练，误差仅0.2%
AIMPACT 消息，5 月 12 日（UTC+8），WilliamBarrHeld发布推文介绍Delphi项目，作为Marin的第一步。该项目通过单一配方预训练多个小模型，然后外推300倍，成功预测了一个250亿参数、6000亿token的训练运行，误差仅为0.2%。Delphi旨在实现可预测的扩展，以训练更好的开源模型。（来源：InFoQ）