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Empirical scaling laws plot
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Empirical scaling laws plot

提示词
Landscape 16:9 log-scaled plot of training loss vs compute, four curves for different model sizes.

X-axis "Training compute (FLOPs)" with log ticks "1e20", "1e21", "1e22", "1e23", "1e24". Y-axis "Validation loss (cross-entropy)" with linear decreasing ticks "3.5", "3.0", "2.5", "2.0", "1.5".

Four descending curves with ±1σ shaded bands, labels near tails:
"70M params" (slate gray), "1B params" (muted navy), "10B params" (dusty teal), "70B params" (soft terracotta).

Warm-copper dashed diagonal line labeled "compute-optimal frontier"; open circles at isoflop crossover points. Legend box top-right.

Title: "Empirical scaling laws: loss vs training compute". Subtitle: "four model sizes on a fixed data mixture; shaded bands = ±1 std over 3 seeds."
分类
图表信息图
模型
GPT Image 2
来源作者
wuyoscar
浏览量0
来源 ID
083
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AI 路书技能

使用说明

关于「Empirical scaling laws plot」

这条提示词适合做什么？

「Empirical scaling laws plot」AI 图片提示词，适用于 GPT Image 2，分类：图表信息图。Landscape 16:9 log-scaled plot of training loss vs compute, four curves for different model size…

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